LEE- Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Lisansüstü Programı

Bu topluluk için Kalıcı Uri

http://hdl.handle.net/11527/19359

Gözat

Active slam with informative path planning for heterogeneous robot teams

(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Akay, Mehmet Caner ; Temeltaş, Hakan ; İnsansız Hava Aracı'nı (İHA'yı) ve İnsansız Kara Aracı'nı (İKA'yı) bünyesinde bulunduran heterojen yapılı robot takımları, günümüzde gözetleme, takip, keşif, vb. farklı görevlerde kullanılmaktadır. Çevrenin haritalanmasını gerektiren keşif görevlerinde, heterojen robot takımlarının ortamı daha iyi anlayabilmesi adına, ortak bir haritaya ihtiyaç duyulmaktadır. Bu doğrultuda özel yaklaşımlarla, Lidar Odometre ve Haritalama (LOH) ile zorlayıcı yapıların bulunduğu ortamda, araçların kooperatif bir şekilde benzerlik metriklerini kullanarak ortak harita çıkarması sağlanmaktadır. Bunun yanı sıra, sınırları belirli bir alanın, heterojen robot takımları ile keşfini sağlamak adına sürekli olarak toplanan bilgiyi arttırıcı kontrolcü tasarımı kullanılmaktadır. Farklı tipte hareket denklemlerine ya da dinamik modellere ve/veya farklı sensör yapılarına sahip robotlardan oluşan robot takımlara heterojen yapılı robot takımları denmektedir. Diğer taraftan robot takımlarının eş zamanlı konumlama ve haritalama problemi ile bu takımdaki robotların yol planlamalarının eş zamanlı gerçeklemesi ise Aktif eş zamanlı konumlama ve haritalama (EZKH) problemi olarak adlandırılmaktadır. Buradaki eş zamanlı gerçeklemedeki amaç otonom robot araçları için planlanan yolların aynı zamanda EZKH'deki belirsizliği de minimize edecek şekilde gerçekleştirilmesidir. Diğer bir deyişle otonom robot araçları için bilgilendirici yol planlarının oluşturulmasıdır. Bu çalışmanın temel amacı heterojen yapılı robot grupları için bilgilendirici yol planlamaya dayalı bir Aktif-EZKH sistemi tasarlamaktır. Robot takımlarının farklı dinamik ve sensörlere sahip olması diğer bir deyişle heterojen yapıda olmaları, bu robot takımlarına avantajlar getirmektedir. Örneğin; hava robotları hızlı hareket edebilir, kara robotları daha ağır faydalı yükler taşıyabilir ve hedef nokta ile doğrudan etkileşime girebilirler. Karma bir araçlı bir yapı içerisinde yer alan İHA ile İKA oluşan bir robot grubu keşif, arama veya güvenlik amaçlı sınırları belirlene bir bölge içinde iş birliği yaparak ortam içindeki görevlerini insandan bağımsız bir şekilde otonom olarak gerçekleyebilir. Burada İHA ve İKA'ların birbirleri ile yer istasyonu aracılığı ile veri paylaşımında olduğu varsayılmaktadır. Komşuluk alanları içerisinde haberleşme ile harita paylaşımı ya da araç durum vektörü paylaşımı yapabilen robot birimleri kooperatif robotlar olarak gösterilmektedir. Bu çalışmada dış ortam sensörü olarak 360° ortam taraması yapabilen ve saniyede 300.000 adet noktanın mesafesini ölçebilen 3B LIDAR sistemi kullanılmıştır. Yüksek çözünürlüklü ölçüm avantajının yanı sıra bu kadar büyük miktardaki veriden optimum miktarda ve hızlı bir şekilde anlamlı veri üretip bunları robot konumlama, planlama ve koordinasyonunda kullanım da ayrı bir zorluk ortaya koymaktadır. Temel olarak, hareketli olan bir araçtan elde edilen nokta bulutunun coğrafik olarak yerleştirilmesi gerekmektedir. Bu işlem sadece Lidar sensörü kullanılarak da; farklı sensörlerin verilerinin ortak bir şekilde kullanılması aracılığıyla da yapılabilir. SadeceLidar ile toplanmış verilerin işlenerek nokta bulutunun coğrafik olarak yerleştirilmesi ve gözlem sırasında sensörün hareketinin elde edilmesi, bu çalışmada LOH ile sağlanmaktadır. Bu sayede; GPS ve IMU olmaksızın EZKH yapılabilmektedir. Buna ek olarak, sensörlere binen gürültülerden dolayı oluşabilecek kaymalar ve yanlış veri elde edilmesi engellenebilmektedir. Buna karşılık, GPS, enkoder ve IMU verileri ile Lidar verileri birleştirilerek Genişletilmiş Kalman Filtresi (GKF) konumlaması da sağlanabilmektedir. Burda sensör verilerinin olasılıksal yaklaşımlarla işlenmesi ile robotun konumu elde edilmektedir ve bu konum ile Lidar verilerinin coğrafik yerleştirme yapılması sonucunda da belirli bir orijine sabitlenmiş nokta bulutu çıktısı alınmaktadır. Sonrasında da bu nokta bulutu ile istenilen yöntem ile elde edilen odometre ve nokta bulutu verisi farklı haritalama yöntemleri kullanılarak ayarlanabilir özel görsel çıktılar sağlanabilmektedir. Bunlardan biri, sekizli ağaç yapıları kullanılarak elde edilen OctoMap olmaktadır. OctoMap yöntemi, tez çalışmasında kullanılmasının temel sebepleri olan, çözünürlük ayarlaması, doluluk olasılığı üst ve alt sınırları belirlenmesi ve 3B olarak sağlanabilmesi açısından faydalı bir araç olmaktadır. Bu yöntem ile, ortamın uyarlanabilir şekilde, ortamın 3B haritasının çıkarılması sağlanmaktadır. Lidar sensörlerinin havadan alınan nokta bulutları ile karadan alınan nokta bulutları farklı geometrik özellikler taşımaktadır. Ancak, hava ve kara Lidar görüntülemesinin birbirlerini tamamlaması bakımından oldukça büyük avantajları da mevcuttur. Hava aracı ve kara aracı tarafından yapılan ve birilerinin göremedikleri bölgelerin görüntülenebilmesi sağlanılmaktadır. Bu avantajı kullanabilmek adına farklı açılardan lokal olarak görüntülenen ortamın ortak bir haritada birleştirilmesi gerekmektedir. Harita birleştirme adımını gerçekleştirmek adına her iki robotun elde ettiği verilerden ortak olanını belirlemek gerekmektedir. Kuş bakışı veya yatay olması fark etmeksizin bir nesnenin yere göre yüksekliği; hem havadan hem karadan yapılan gözlemlerde sensörlerin görüş açısı sınırları içerisinde aynı olacaktır. Bu doğrultuda, yükseklik verileri üzerinden benzerlik metrikleri kullanılarak haritaların birleştirilmesi sağlanabilmektedir. Bu tez çalışmasında, İHA ve İKA tarafından elde edilen nokta bulutu ızgara haritasına benzer bir yapıda olan yükselti haritaları kullanılmıştır. Izgaralar ile bölünmüş hücrelerdeki en yüksek noktanın verisinin kullanılması ile 2.5D harita elde edilmesi sayesinde yükselti haritaları oluşturulmaktadır. Benzerlik metrikleri aracılığıyla ise bu haritadaki yükseklik bilgilerinin birbirine oturmasını sağlayacak konum ve yönelim farkı belirlenmektedir. Çalışmanın sonraki aşamalarında entropi teorisi kullanılması sebebiyle entropi temelli benzerlik metrikleri ile harita birleştirme yapılmıştır. Yedi farklı tipteki entropi metriği ile yapılan benzerlik karşılaştırması sonucunda "Jensen Divergence" entropi tanımının en az hata ile haritalar arasında dönme ve öteleme farkının belirlenmesini sağladığı, deneyler ile doğrulanmıştır. Ayrıca; haritanın dikey eksende katmanlara ayrılması ve bu katmanlar üzerinden yapılan yükseklik benzerlikleri hesaplaması ile optimum konum ve yönelim ( veya dönme ve öteleme) farklarının belirlenmesinin; katmanlara ayırma metodunun kullanılmasına göre daha avantajlı olduğu da gösterilmiştir. Her bir otonom araç "Harita Birleştirme" süreci sonrasında bu harita Aktif-EZKH süreci için kullanılarak hem harita bilgileri daha hassas hale getirilir hem de robotun gitmesi gereken yeni konumu tespit edilmiş olur. Yol planlaması, görevin etkin bir şekilde icrası için gerekli olan kritik adımlardan biridir. Enerji tüketim, elde edilen sonucun gerçekleşme süresi ve kalitesi uygulamanın ana kriterleridir. Bu nedenle, yol planlama algoritmaları etkin sistemler oluşturmak üzere kullanılmaktadır. Yol planlama algoritmaları farklı türde olabilir ama özelliklehedef işaretleme ve bilgi maksimizasyonuna dayalı yöntemler diğer yol planlama yöntemlerine göre belirgin üstün özelliklere sahip olanlarıdır. Hedef odaklı yol planlama algoritmalarında, birimlerin belirli bir hedefe ulaşabilmesi adına oluşturduğu kontrol eylemleri bulunmaktadır. Bilgi maksimizasyonu yaklaşımı; ortam, nesnenin diğer nesneler veya bir hedef hakkında daha fazla bilgi almak için bir doğrultu boyunca hareket etmesi olarak tarif edilebilir. Burada bağıl entropi teorisi, bilgi maksimizasyonu yaklaşımı olarak sunulmuştur. İlaveten, bağıl entropi, karşılıklı bilgi ile çevresel durum entropisiyle arasındaki farktır. Bağıl entropi kullanılarak, bilgi metrik olarak ifade edilebilmektedir. Çevresel durumlar ile gözlemler ile elde edilen durumlar arasındaki bağıl entropi üzerinden yaratılan amaç fonksiyonunun optimal çözümü sonucunda elde edilen hedef nokta, o bölgedeki bilginin belirlenen kriterlere göre istenilen seviyeye çekilmesini sağlamaktadır. Bu, EZKH ile etkileşimli çalışan yol planlaması temelli bir optimal kontrol yöntemidir. Bu yöntem çerçevesinde Bilgi Teorisinden faydalanılarak belirsizlik terimleri ile entropi terimleri arasında ilişki kuran bir Karşılıklı Bilgi terimi tanımlanır. Kulback-Liebler Mesafesi olarak da tanımlanan bu Karşılık Bilgi terimi maksimum değerine ulaştığında belirsizleri temsil eden entropi terimleri de minimize olurlar. Bu sebeple Karşılık Bilgi terimine dayalı bir amaç fonksiyonu oluşturularak bu fonksiyonu maksimize yapacak robot konum ve hareket vektörleri optimal kontrol yaklaşımı ile elde edilir. Bu elde edilen terimler heterojen robot takımında yer alan otonom robotlara uygulanarak onların hareketleri planlanmış olur. Amaç fonksiyonunu Lyapunov kararlı yapan bu noktalar ise bir hacimsel bölgenin merkezidir ve bu hacimsel bölgedeki bilgiyi maksimize etmek üzere belirlenmiştir. Bu noktaya ulaşmak için, robotlar belirlenen kurallar çerçevesinde hareket etmektedir. Bu kurallar ise İHA veya İKA'nın hedef noktaya hareketinin seçimi ve hedef noktaya ulaşım için engellerden kaçınmayı içermektedir. Bu yöntemin; özellikle farklı boyutlarda nokta bulutu ölçümü yapabilen hava be kara araçlı robot takımındaki uygulamaları literatürde mevcut değildir. Bu teorik çalışmaları ön plana alan çalışmaların çıktılarının özellikle arama-kurtarma, keşif ve güvenlik gibi robot takımı uygulamaları için büyük önem taşıyacağı değerlendirilmektedir. Önerilen yöntemde, ortamdan yapılan ölçümler ile araç hareketlerinde oluşabilecek belirsizliklerini etkilerini en aza indiren kara ve hava robotlarından oluşan heterojen yapılı robot takımlarının keşif amaçlı yol planlama algoritmalarının geliştirilmesi ve performanslarının test edilmesi hedeflenmiştir. Aynı zamanda, bu görevleri icra edebilmek adına belirli harita birleştirmenin de gerçekleştirilmesi gerekmektedir. Öncelikle; harita birleştirilmesi yönteminin doğrulanması adına üniversite kampüsünde belirli bir bölgede kara aracı olarak Clearpath Husky A200, hava aracı olarak ise DJI Matrice 600Pro ve bu araçlar üzerinde bulunan Lidar sensörü kullanılmıştır. Sonuç olarak; teorik çalışmalarda verilen benzerlik metriklerinden en optimum olanı deneyler aracılığıyla belirlenmiştir. Sonrasında; bilgilendirici yol planlama yönteminin doğrulanması amacıyla Robot İşletim Sistemi ("ROS") ve Gazebo temelli, karmaşık ancak günlük yaşantıda karşılaşılabilinen bir simülasyon ortamı kurulmuştur. Bu simülasyon ortamında altı farklı durum yaratılarak heterojen robot takımları için bilgilendirici yol planlamalı Aktif EZKH gösterilmiş ve parametre ayarlamaları ile uygulamaya göre değiştirilebilir bir yapı sağlanmıştır. ; 650277 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

Recently, heterogeneous teams consisting of unmanned ground vehicles and unmanned aerial vehicles are being used for different types of missions such as surveillance, tracking, and exploration, etc. Exploration missions with heterogeneous robot teams should acquire a common map for understanding the surroundings better. The unique approach presented in this dissertation with cooperative use of agents provides a well-detailed observation over the environment where challenging details and complex structures are involved. Also, the presented method is suitable for real-time applications and autonomous path planning for exploration. Lidar Odometry and Mapping with various similarity metrics such as Shannon Entropy, Kullback-Liebler Divergence, Jeffrey Divergence, K Divergence, Topsoe Divergence, Jensen-Shannon Divergence and Jensen Divergence are used to construct a common height map of the environment. Furthermore, the given layering method that provides more accuracy and a better understanding of the common map. All of the given similarity metrics are compared, and the advantage of utilizing the layering method is shown. The best similarity metric for constructing a heterogeneous robot team common map of the experimental area was obtained by using the Jensen Divergence similarity metric and layering method. Moreover, Extended Kalman Filter localization and OctoMap techniques are utilized to create an adaptive simultaneous localization and mapping infrastructure for informative path planning. Optimal parameter tuning for the specified simulation environment provides adjustable memory allocation and exploration performance, such as; duration, collected information and effort. The information seeking controller obtained with the use of relative entropy ensures exploration of the given area to minimize the uncertainty between observed states and environmental states. Robots move to the volumetric spaces' center under given rules and collect measurements by proprioceptive and exteroceptive sensors. With the use of heterogeneous robot teams, the measurements collected by the Lidar provide an advantage in perceiving complex details that can not be done by homogeneous robot teams. Constructing common map part of the theoretical approaches in this thesis are experimentally validated. In addition, the complete demonstration of this dissertation is done with six different cases by simulation studies. The theoretical background of active simultaneous localization and mapping with informative path planning for heterogeneous robot teams are validated, and the advantages of this study are remarked.
Analysis and design of general type-2 fuzzy logic controllers

(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Sakallı, Ahmet ; Kumbasar, Tufan ; 656903 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı

This thesis presents new interpretations on the design parameters of the general type-2 fuzzy logic controllers by investigating their internal structures, proposes novel systematic design approaches for the general type-2 fuzzy logic controllers based on comprehensive and comparative analyses, and validates theoretical findings as well as proposed tuning methods via simulation and real-time experiments. The fuzzy systems have been successfully realized in a wide variety of engineering areas such as controls, image processing, data processing, decision making, estimation, modeling, and robotics. The fuzzy logic systems provide complex mappings from inputs to outputs, and this benefit usually results in better performances in comparison to non-fuzzy counterparts. Due to this, the fuzzy logic controllers have been applied to numerous challenging control problems for decades. Nowadays, more attention has been given to a new research direction of the fuzzy sets and systems, the general type-2 fuzzy logic controllers, which is the main motivation of this thesis. The internal structures of a class of Takagi-Sugeno-Kang type fuzzy logic controllers are first examined in detail. In this context, three fuzzy logic controller types (type-1, interval type-2, and general type 2) and two kinds of controller configurations (single-input and double-input) are considered. The baseline controllers, i.e. type-1 and interval type-2 fuzzy logic controllers, are presented in the preliminaries section. The fuzzy sets, fuzzy relations, fuzzy rules, fuzzy operators, and PID forms of these fuzzy logic controllers are explained in detail. The design assumptions and design parameters are given, also the most common design approaches are listed. Afterward, the general type-2 fuzzy sets and the general type-2 fuzzy logic controllers are presented. The general type-2 fuzzy logic controllers are described with α-plane associated horizontal slices because the α-plane representation provides useful advantages on the handling of the secondary membership function of the general type-2 fuzzy sets and the calculation of the general type-2 fuzzy logic controller output. It is shown that the α-plane based general type-2 fuzzy logic controller output calculation is accomplished through the well-known interval type-2 fuzzy logic computations. The secondary membership functions are further detailed in terms of their mathematical definitions and design options. The structure analysis on the general type-2 fuzzy sets shows the interactions between non-fuzzy, type-1 fuzzy, interval type-2 fuzzy, and general type-2 fuzzy sets happen in the secondary membership function. It is shown that the general type-2 fuzzy logic controller can easily transform into interval type-2 fuzzy, or type-1 fuzzy counterparts based on the secondary membership function definitions. As an outcome of this structural analysis, a new representation of the trapezoid secondary membership function is proposed based on a novel parameterization of the parameters that form the trapezoid shape. It is shown that the parameterized trapezoid secondary membership function is capable to construct trapezoid, triangle, interval, and singleton shapes so that the general type-2 fuzzy logic controllers are further capable to transform into interval type-2 fuzzy, or type-1 fuzzy counterparts. It is also shown that the proposed parameterization of the trapezoid secondary membership functions allows designing the control curves/surfaces of the general type-2 fuzzy logic controllers with a single tuning parameter. Moreover, the structural design suggestions are presented not only to construct fuzzy controllers in a straightforward manner but also to ease the design of the controllers with few design parameters. The design parameters of the general type-2 fuzzy logic controllers are grouped as the shape and the sensitivity design parameters with respect to their effects on the accuracy and the shape of the resulting fuzzy mapping. Accordingly, the tuning parameter of the secondary membership functions and the total number of α-planes are interpreted and as the sensitivity and shape design parameters, respectively. The shape analyses of the general type-2 fuzzy logic controllers show the effects of the proposed shape design parameter on the control curves/surfaces. In this context, the resulting fuzzy mappings of single input and double input general type-2 fuzzy logic controller structures are compared for various design settings of the shape design parameter. The comparative analyses provide interpretable and practical explanations on the potential advances of the shape design parameter. Based on the shape analyses, novel design approaches are proposed to tune the shape design parameter in a systematic way. In this context, it is suggested constructing the general type-2 fuzzy logic controllers over their type-1 and interval type-2 baselines and tuning them via the shape design parameter by providing a tunable tradeoff between robustness and performance. Therefore, it is aimed to combine benefits of baseline type-1 (relatively more aggressive control curves/surfaces better performance measures) and interval type 2 (relatively smoother control curves/surfaces, better robustness measures) fuzzy logic controllers. To enhance the control performance, two scheduling mechanisms are also proposed for online-tuning of the shape design parameter with respect to the steady-state operating points as well as transient-state dynamics. The sensitivity analyses of the general type-2 fuzzy logic controllers show the effects of the proposed sensitivity design parameter on the accuracy of the control curves/ surfaces. In this context, the resulting fuzzy mappings of single input and double input general type-2 fuzzy logic controller structures are also compared for various design settings of the sensitivity design parameter. The comparative sensitivity analyses show interpretable and practical explanations of the sensitivity design parameter in terms of calculation accuracy and computation burden. Therefore, it is suggested tuning the sensitivity design parameter by considering the limitations of hardware components such as resolution and processing speed. To accomplish the design in accordance with a tradeoff between sensitivity and computational time, a novel iterative algorithm is proposed to tune the sensitivity design parameter. The simulation and real-time experimental control studies validate the proposed design recommendations, systematic design approaches, and tuning methods for the general type-2 fuzzy logic controllers on benchmark control systems. In these control studies, the general type-2 fuzzy logic controllers are designed based on the proposed design methods. In order to show the performance improvements on the control systems, the general type-2 fuzzy logic controllers (tuned either online or offline) are compared with type-1 fuzzy and interval type-2 fuzzy counterparts. The performance measures clearly show that the online-tuned general type-2 fuzzy logic controllers outperform all general type-2, interval type-2, and type-1 counterparts on account of the proposed scheduling mechanisms over the proposed systematic design rules. The results also show that the systematic design of the general type-2 fuzzy logic controllers is simply accomplished by following the proposed tuning steps of the shape and sensitivity design parameters.
Multi-agent coverage control with adaptation to performance variations and imprecise localization

( 2020) Turanlı, Mert ; Temeltaş, Hakan ; 637482 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

In this thesis, an adaptive collaboration approach for a multi-agent system consisting of nonholonomic wheeled mobile robots is proposed. The positions of the agents are not known precisely but their locations are known to be within uncertainty circles. For the collaboration among the robots, the workspace partitioning algorithm is chosen as Guaranteed Power Voronoi Diagram (GPVD or GPD) which not only takes the localization uncertainty into account but also is capable of changing the regions of the generator points with respect to corresponding weight parameters. Also, the assumption is that the actuation capabilities of the robots are different from each other. The agents do not know those parameters related to their actuation performances beforehand. The contribution of the thesis is that the performance parameters of the agents are learned online by the proposed adaptive estimator algorithm and Hopfield Neural Network (HNN) estimator under localization uncertainty. The proposed algorithm is based on the coverage control which performs collaboration among the robots by assigning the regions from the workspace according to their actuation performances automatically. The definition of the actuation performances is different capabilities of the agents. The examples of strong actuation performances may include powerful motors and favorable terrain while wheel slip and weak motors can be counted as examples for the weak actuator performances. The proposed multi-agent collaborative coverage algorithm learns the performance parameters of the robots by using two approaches proposed in the thesis. The first approach is based on an adaptive estimator with a non-holonomic estimation model. The second method uses an HNN estimator. The theoretical proof, analysis and verification of the aforementioned methods are given in the related sections. After estimating the performance parameters, the weights are calculated using a neighbor based weight estimation algorithm. The weight variables are utilized in the GPD algorithm so that the workspace is partitioned according to the performance parameters of the agents in a guaranteed sense. At the end, the agents take regions from the workspace according to their actuation performances and achieve the optimal collaborative coverage so that the agents with strong actuators take larger regions from the environment than the agents with poor actuators. Thus, the collaborative coverage algorithm enables the robots to deploy themselves to an optimal configuration which minimizes the total coverage cost by taking imprecise localization into account. Moreover, a multi-agent coverage collaboration method with an energy-efficient optimal coverage control law and Hopfield networks is proposed in the related section. By using the algorithm a trade-off between coverage time and energy consumption among agents can be done. Meanwhile, the collaboration is achieved according to the actuation performances of the agents. The theoretical results are verified with MATLAB and ROS/Gazebo simulations and experiments that show the efficiency of the algorithm. The ROS implementation of the algorithm is explained. The experimental results are given in the related section.
Discrete-time adaptive control of port controlled hamiltonian systems

(Fen Bilimleri Enstitüsü, 2021) Alkrunz, Mohammed ; Yalçın, Yaprak ; 657354 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

In control theory, the design of the adaptive controllers in the discrete-time setting for nonlinear systems has been an interesting area of research. The adaptive controller deals with the problem of finding an appropriate and efficient control structure with an adaptation mechanism to preserve stability and an acceptable closed-loop performance in the existence of a considerable amount of uncertainties or time-varying parameters. It is well known that nonlinear systems are sensitive to disturbances, unknown noises, and parameter perturbations. For these kinds of perturbed systems, adaptive control theory is a powerful tool to establish compensation procedures in an effective way that automatically updates the controller to improve the performance of the controlled systems. This thesis study considers adaptive control of an important class of nonlinear systems so-called Port-controlled Hamiltonian systems (PCH) with uncertainty in their energy function and proposes adaptive discrete-time controllers with novel construction of parameter estimators for the multiplicative uncertainty case, the linearly parametrized case, and the nonlinearly parameterized case. The proposed method adopts the Interconnection and Damping Assignment Passivity-based control (IDA-PBC) as the control design method and the Immersion and Invariance (I&I) for parameter(s) estimation. Therefore, the two approaches, namely, the IDA-PBC and I&I techniques, are combined in a discrete-time framework such that all the trajectories of the closed-loop system are bounded, and system states successfully converge to the stable desired equilibrium points, namely the minimum of the desired energy function. As mentioned previously, the Immersion and Invariance (I&I) approach is considered to develop an automatic tuning mechanism for the adaptive IDA-PBC controller. To comply with I&I conditions, for each case, the estimation error dynamic is defined such that it includes a free design function of the system states, and then the parameter estimator is constructed by establishing a parameter update rule and by presenting a novel function for the mentioned free design function such that Lyapunov stability of the estimator error dynamics is ensured. This novel design function includes some parameters, that can vary in a determined range, to provide the ability to assign desired dynamics to the estimator error system. By replacing the uncertain terms with the values obtained by the I&I estimator, the closed-loop system is immersed in the desired closed-loop system which would be obtained with the IDA-PBC controller with true parameters. In the multiplicative uncertainty case, and as an initial formulation of this study, the uncertainties in energy function appear as multiplicative uncertainties to the gradient of the Hamiltonian function. Unlike the other two formulation cases, no specific perturbation is considered in the system parameters and instead, a general multiplicative uncertainty is presented to the gradient of the Hamiltonian function and thus the adaptive IDA-PBC controller is constructed considering this multiplicative uncertainty formulation. The I&I based estimator is designed by selecting an update rule and presenting a general structure for the free design function such that the estimator error dynamics are Lyapunov asymptotically stable. The proposed general structure includes a free parameter that enables to assign different desired dynamics to the estimator. By including the proposed estimator in the constructed adaptive IDA-PBC controller, the local asymptotic stability of the obtained closed-loop system is shown in a sufficiently large set. One underactuated Hamiltonian system example is considered. In the linear parameterized case, the uncertainties of system parameters appear linearly in the energy function and thus the uncertain system dynamics are formulated such that these uncertainties appear in linearly parameterized form in the gradient of the Hamiltonian function. By considering this formulation of the linear parameterization of the uncertain system parameters, the adaptive IDA-PBC controller is constructed. Since PCH is linearly parameterized in the proposed formulation, the gradient of the Hamiltonian function could be factorized in two terms such as one of the terms becomes a matrix that includes all the known terms of system states and system parameters while the other term is a vector of unknown parameters. The mentioned matrix can be a full column rank or not. In the case where this matrix is full rank, the Lyapunov asymptotic stability of the estimator is proved while the Lyapunov stability of the estimator is shown for the case when it is not full rank. It is also shown that, for the case of having not full rank matrix, the term representing the effect of uncertainties in the closed-loop system dynamics obtained with the IDA-PBC controller that uses the estimated parameters approaches to zero. Furthermore, the Lyapunov asymptotic stability of the obtained closed-loop system is shown in a sufficiently large local set either the matrix is full rank or not. For the I&I based estimator design, a general structure for the free design function that includes some free parameters is presented that makes the estimator error dynamics Lyapunov stable where these free parameters are in a determined specific range. So that, by selecting different values for these free parameters in the determined range, different desired dynamics can be assigned to the estimation of each unknown parameter. Three linearly parameterized examples are considered; two fully actuated systems (One has a formulation with a full rank matrix while the other has a formulation with a not full rank matrix), and one underactuated system. In the nonlinear parametrized case, the parameter uncertainties that appear nonlinearly in the energy function are considered. A proper formulation for uncertain system dynamics is presented such that the uncertainties appear in non-linearly parameterized form in the gradient of the Hamiltonian function and the adaptive IDA-PBC controller is constructed considering this formulation. The conditions on the Lyapunov asymptotic stability of the estimator dynamics are derived. Namely, it is proved that if these conditions are satisfied, the estimator error dynamics become asymptotically stable. Assuming these conditions are satisfied, local asymptotic stability of the closed-loop system, which is obtained when the proposed estimator is used with the adaptive IDA-PBC controller, in a sufficiently large set is proved. For the I&I based estimator design, a structure for the free design function of the estimator is proposed including some other free design functions to satisfy these conditions however it is seen that it is not easy to give general suggestions for these last free functions. It is concluded that for each example, a special selection of these functions is needed. Two nonlinearly parameterized examples are considered and proper selections of the free design functions in the proposed structure is performed. One of the example is a fully actuated mechanical system while the other one is under-actuated. The simulation results for each of the previously mentioned systems illustrated the effectiveness of the proposed adaptive controller in comparison to the non-adaptive controller for the same test conditions. The estimator successfully estimates the uncertain parameters and the adaptive IDA-PBC controller that utilizing these parameters stabilizes the closed-loop system and preserves the performance of the stable desired Hamiltonian systems.
A stable, energy and time efficient biped locomotion

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021) Yılmaz, Sabri ; Gökaşan, Metin ; 725780 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği

This thesis presents two different walking strategies for biped robots while ensuring energy efficiency. The first strategy is a closed-loop walking controller based on the most used 3-Dimensional (3D) Linear Inverted Pendulum Model (LIPM) which is used to calculate the Zero Moment Point (ZMP) approximately. The closed-loop Proportional Integral (PI) controller's coefficients are searched by the Genetic Algorithm (GA), which is developed to overcome the 3D LIPM's dynamical insufficiency. Because of its ease of modeling, the key concept is to continue to use the 3D LIPM with a closed-loop controller. For this purpose, the biped is modeled using the 3D LIPM, which is one of the most well-known modeling approaches for humanoid robots due to its ease of use and quick computations during trajectory planning. Model Predictive Control (MPC) is applied to the 3D LIPM once the simple model is obtained to search the reference trajectories for the biped while meeting the ZMP criteria. The second strategy is to express the ZMP in a detailed model instead of an approximate model. For this purpose, the biped is modeled with the conventional robot modeling methods and the detailed expression of the ZMP is obtained. Then the problem is redefined as a Nonlinear MPC problem. The highly complicated biped model is implemented in Matlab with the use of CasADi Library which is a symbolic library and used on large symbolic solutions. The optimal control problem is solved with the Interior Point Optimizer (IPOPT), which is an optimization solver for large equations. With the solution of the optimal control problem, reference trajectories are found for the biped while satisfying the ZMP criteria. Both strategies suggested in this thesis are studied and implemented on a biped robot which means the robot has no upper body elements. The main idea is that if the dynamic flaws are suppressed without any upper body elements, this study will open a way to work on more modular robots. After obtaining two different walking strategies, the energy-efficient trajectory for the swing leg is searched to have longer working durations on the field. The Big Bang Big Crunch with Local Search (BBBC-LS) global optimization algorithm is used for energy efficiency. With the newly defined trajectory there became nearly 10% energy consumption reduction compared to the sinusoidal trajectory. To implement the algorithms to the real biped, a new communication library is written to meet the desired communication speed. But with the increased speed in communication, there became random packet losses on the feedback from the motors. These packet losses are examined and it is observed that these random packet losses may make the system unstable, so to suppress the effects of packet losses the problem is redefined as a time delay problem. With the redefinition of the problem, the well-known Smith Predictor method is used to overcome the packet losses and from the results, it can be seen that with this redefinition the instability risk because of the packet losses has disappeared. In a short summary, a two-legged robot has been modeled using conventional methods in the literature. First, the dynamic defects of the simple model are eliminated with a conventional controller. Secondly, a more detailed dynamic model is obtained. Walking planning is done with both methods and comparisons are made with the method commonly used in the literature. The success of the proposed methods has been demonstrated in both simulations and experimental results. With the two methods proposed in this thesis, the oscillation problem encountered by one of the most widely used walking models in the literature has been resolved. After obtaining stable walking, energy optimization is studied so that the robot could work longer in the outdoor environment and trajectory improvement is made to reduce energy consumption during the robot's movement. Finally, a faster communication library is written to apply the designed algorithms to the real system and to solve the problems caused by communication speeds, the problem is redefined with a different approach and the traditional method, Smith Predictor, is used. Packet losses that are random thanks to the communication interfaces prepared for the mechanism; become predictable and the effects of packet losses are eliminated with Smith Predictor. Finally, all these control methods are applied to the system and used in experimental studies.
Doğrusal olmayan sistemler için model öngörülü kontrol yöntemine ters optimal kontrol yapısının katılması

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-08-02) Ulusoy, Lütfi ; Güzelkaya, Müjde ; 504122103 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği

Optimal kontrol probleminin amacı, bazı kontrol ve durum kısıtlamalarını sağlayacak ve bir başarım kriterini optimize edecek şekilde bir kontrol giriş fonksiyonu veya kontrol kuralı elde etmektir. Buna rağmen, optimal kontrol kuralı, kısıtsız ve doğrusal durumlarda bile oldukça kolay ve analitik olarak bulunamaz. Optimal kontrol kuralının çözümünün Hamilton-Jacobi-Bellman (HJB) denklemini çözmeyi gerektirdiği iyi bilinen bir gerçektir ki bu son derece zordur. Dahası, doğrusal olmayan sistemlerin çoğu için analitik bir HJB çözümü mevcut değildir. Sistem doğrusal olduğunda ve başarım kriteri ikinci dereceden olduğunda, HJB, belirli durumlarda analitik olarak çözülmesi zor olabilen bir Riccati denklemi olarak ortaya çıkar. Bu zorlukların üstesinden gelmek amacıyla önceden belirlenmiş bir sonlu ufuk için mevcut sistem durumunu, başlangıç durumu olarak atayarak, sistem modeli yardımıyla optimal kontrol problemini tekrar tekrar ve ardışıl olarak çözmek düşünülmüştür. Bu stratejiyi kullanan kontrol yaklaşımları, Model Öngörülü Kontrol (MÖK) olarak adlandırılır. Bu yaklaşımda, sistemin gelecekteki davranışı, sistem modeli kullanılarak tahmin edilir ve kontrol işareti, anlık sistem durumlarına göre her kontrol ufku için tekrar tekrar yenilenir. Öte yandan, HJB problemini çözmek yerine bize farklı bir bakış açısı sağlayan bir başka yaklaşım ise Ters Optimal Kontrol (TOK) teorisidir. TOK, HJB denklemini çözmenin zahmetli görevinden kaçınarak, doğrusal olmayan optimal kontrol problemini çözmek için alternatif bir yaklaşımdır. Son yıllarda, birçok gerçek zamanlı uygulamada doğrusal olmayan optimal kontrol problemlerini çözmek için ters optimizasyon yaklaşımı giderek daha fazla kullanılmaktadır. Tezde, ilk olarak model öngörülü kontrol yaklaşımının optimal kontrol problemini ele alış biçimi anlatılmıştır. Önerilecek yöntem ile karşılaştırabilmek amacıyla, klasik model öngörülü yaklaşımlarından, doğrusal sistem modelini kullanan gradyant tabanlı MÖK ve doğrusal olmayan sistem modeli Runge-Kutta tabanlı MÖK (RKMÖK) yaklaşımları verilmiştir. Daha sonra ters optimal kontrol (TOK) yaklaşımları incelenmiş ve ayrık-zamanlı girişte-afin doğrusal olmayan sistemler için TOK problemini Kontrol Lyapunov Fonksiyonu (KLF) bulma problemine dönüştürerek çözen TOK yaklaşımı anlatılmıştır. TOK yaklaşımı için takip probleminde karşılaşılabilecek sorunlar üzerinde durulmuştur. Bu tezde ilk olarak, takip problemi sorunlarını çözebilmek amacıyla kontrol işareti ağırlık matrisinin her bir elemanı için sistem durum değişkenlerine bağlı bir sigmoid fonksiyon önerilmiştir. Önerilen yaklaşımın başarımını gösterebilmek için klasik TOK yaklaşımıyla karşılaştırma yapılmıştır. Bu tez çalışmasında, ayrıca girişte-afin doğrusal olmayan sistemler için MÖK ve TOK yaklaşımları birleştirilerek yeni bir optimal kontrol yöntemi önerilmektedir. Gerçek hayatta ve literatürde karşılaşılan doğrusal olmayan sistemlerin ve sistem modellerinin çoğu, bazı doğrusal olmayan azaltma yöntemleri ile girişte-afin biçime dönüştürülebilir. Önerilen yöntemin temel özelliği, her kayan ufuk ve sonuç olarak yeni bir başlangıç koşulu için çözülmesi gereken MÖK optimizasyon problemini TOK problemi olarak ele alıp, bu TOK problemini tekrar tekrar çözmesidir. Bu yaklaşımda, sistemin gelecekteki davranışının tahminini elde etmek için sistem modeli kullanılır ve önceden belirlenmiş bir kontrol ufku için TOK yönteminden elde edilen kontrol işareti sisteme uygulanır. TOK probleminin çözümü aşamasında, belirlenmesi gereken aday kontrol Lyapunov fonksiyon matrisinin parametreleri, evrimsel Büyük Patlama-Büyük Çöküş (BP-BÇ) optimizasyon arama algoritması kullanılarak çevrim içi bir şekilde tahmin edilir. Önerilen kontrol yapısında, MÖK yaklaşımında her kontrol ufku için uygun bir KLF matrisinin aranması ile optimal kontrol problemi çözülmektedir. Diğer bir bakış açısından ise, MÖK yapısı TOK problemine dahil edilerek TOK problemi, her kayan ufkun başlangıcındaki farklı başlangıç koşulları kullanılarak tekrar tekrar çözülmekte ve böylece, TOK için çevrim içi bir düzeltme mekanizması elde edilmektedir. Bu yaklaşım ve literatürdeki diğer yöntemler kullanılarak top ve çubuk kontrol sistemi üzerinde benzetim çalışmaları ve gerçek zamanlı uygulama yapılmıştır. Elde edilen sonuçlar bazı kontrol başarım ölçütlerine karşılaştırılmış ve önerilen yaklaşımın başarımı değerlendirilmiştir.
İç mekan konum belirleme sistemlerinde konum kestirim doğruluğunun yükseltilmesi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2021-08-27) Doruk, Emre ; Erol, Osman Kaan ; Arsan, Taner ; 504171106 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği

Çağımızda artan teknoloji kullanımı ile nesnelerin veya canlıların konum bilgisinin önemi artmaktadır. Konum bilgisinin doğruluk seviyesinin önemi iç ve dış mekanlar için farklılık göstermektedir. Dış mekanlardaki konum hassasiyeti 3 m – 15 m seviyelerinde hassas kabul edilebilir olur iken iç mekanlarda bu seviyeler istenilen hassasiyetten oldukça uzak kalmaktadır. Bu hassasiyet beklentisi farklılığı iç mekân konumlandırmada radyo frekansı ile tanıma (Radio-frequency Identification – RFID), ultra geniş bant (Ultra Wide Band-UWB) sistemleri, Bluetooth gibi farklı teknolojiler ortaya çıkarmıştır. Ultra geniş bant teknolojisi ise iç mekan konum belirleme teknolojileri arasında en güvenilir ve en yüksek doğruluklu sistemler olarak öne çıkmaktadır. Bu tez çalışması ile iç mekân konum kestirimindeki hataların belirlenmesi ve bu hataları azaltma yöntemleri tanımlanarak konum kestirim doğruluğunun yükseltilmesi amaçlanmaktadır. Literatürde mevcut olan yöntemler temel araçlar olarak kullanılmıştır. Bu araçların sağladığı faydalardan yararlanılabilmesi için hibrit algoritmalar önerilmiştir. Önerilen algoritmaların başarımları saha verileri ile test edilmiştir. Saha verilerini toplarken MDEK DWM1001 UWB sensör seti kullanılmıştır. Test ortamı olarak ise Kadir Has Üniversitesi Steelcase Active Learning Center sınıfı seçilmiştir. Seçilen sınıfın 5.4 m x 5 m alanı veri toplama bölgesi olarak belirlenmiştir. Belirlenen bu alanda 132 nokta işaretlenmiş ve bu 132 noktadan yaklaşık 65000 konum verisi toplanmıştr. Toplanan saha verilerinin dağılımları ve hata karakteristikleri incelenmiştir. Ardından önerilen algoritmalar saha verileri kullanılarak test edilmiştir. Ham verilerin ve işlenmiş verilerin ortalama hata değerleri kıyaslamıştır. Toplanan verilerin hata değeri UWB sensörlerinin beklenen değeri olan 10 cm-20 cm aralığında, 11.46 cm olarak tespit edilmiştir. Ham verilere önerilen algoritma adımları uygulanmıştır. Algoritmaların konum kestirim doğruluklarına etkisi incelenmştir. Kullanılan algoritmalar ile en az Kalman Filtresi ile % 25.5 iyileşme sağlanmıştır. En yüksek ise Kalman Filtresi-Büyük Patlama Büyük Çöküş Optimizasyonu (BP-BÇ) ve K-En Yakın Komşu Atama (K-EYK) algoritmalarının kombinasyonundan oluşan metot ile % 68 iyileşme sağlandığı gözlemlenmiştir. 11.47 cm olan ortalama hata değeri en yüksek başarımı veren algoritma ile 3.67 cm seviyesine çekilmiştir.
Bi-fractional order reference model based control system design

(Graduate School, 2022) Keçeci, Ertuğrul ; Güzelkaya, Müjde ; 732343 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

The emergence of fractional calculus arose from a correspondence between Leibniz and L'Hopital. In this letter written in 1695, L'Hopital asked Leibniz what the result would be if \emph{n} is chosen as 0.5 in the n-order derivative expression. It is known that Leibniz, in response to this question, said: \emph{"one day in the future, the answer to this question will bring useful results"}. Since this date, contributions have been made on fractional calculus by mathematicians at first and by engineers since the middle of the $20^{th}$ century. Today, the most well-known fractional order operator definitions are presented by Riemann-Liouville, Grünwald-Letnikov and Caputo. Riemann-Liouville and Caputo generalized the integer-order integral operator with subject certain constraints, while Grünwald-Letnikov generalized the integer-order derivative expression to express a non-integer-order derivative. It is not possible to obtain the time domain response of fractional-order derivative and integral operators by using classical calculus. Thus, the factorial and exponential functions used in classical calculus are generalized for fractional calculus. The responses of the fractional derivative and integral operators in the time domain can be obtained with the help of this generalizations. On the other hand, the frequency domain allows the effects of fractional-order derivative and integral operators to be obtained in a much more convenient way. In classical calculus, the $n^{th}$ order derivative or $n$-fold integral frequency has a $\pm20ndB/dec$ effect on the gain margin in the definition region, while it takes the phase margin to $\pm90n$ degrees. Similarly, a $\gamma$-order fractional order derivative or a $\gamma$-fold fractional order integral has a $\pm20\gamma dB/dec$ effect on the gain margin and leads the phase margin to $\pm90\gamma$ degrees. The reality that some behaviors in nature can be modeled with fractional calculus has increased the interest of the control field on this subject. Fractional order modeling has been performed in many applications such as viscoelasticity, heat transfer, energy transmission lines, diffusion. However, the fractional-order calculation is exactly included in the field of control engineering at 1961. After that, the first fractional order controller method is introduced and it is showed that the fractional controller outperforms integer order PID controller. At the end of the twentieth century, the fractional order PID controller is introduced by making a generalization of the integer order PID controller. Closed-loop system transfer functions that demonstrate the desired dynamics are often called a reference model.
Konsensüs kontrol ve esnek sistemlerin titreşim söndürme problemi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Kuş, Umutcan ; Gören-Sümer, Leyla ; 737888 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı

Bu çalışmada, işbirliği ve uzlaşı kavramlarının en duru matematiksel modellerinden birisi olan konsensüs teorisi ele alındı. Konsensüs teorisi bu kavramları bireylerin lokal etkileşimleri ve göreli katkılarının nihai olarak tüm sistemin sergileyeceği davranışı belirlemesi olarak modeller. Bu mekanizmanın doğası temel olarak etmenlerin her birinin dinamik davranışlarına ve etmenler arasındaki iletişimin niteliğine bağlıdır. Giriş bölümünde, bu mekanizmanın önemli bir bölümünü oluşturan, etmenler arası iletişim yapıları üzerinde duruldu. Çok etmenli sistemlerin iletişim modellerini görsel ve cebirsel olarak elde edebilmek için kullanılan çizge kuramı hakkında detaylı bilgi verildi. Bir ağ yapısında etmenlerin bir durum üzerinde anlaşmaya varabilmesi için gereken iletişim koşulları incelendi, bu koşulların cebirsel karşılıkları elde edildi. Çok etmenli sistemlerin incelemesinde özellikle kullanışlı olan "komşuluk matrisi" ve "Laplasyen matris" kavramları ve bu matrislerin konsensüs davranışı üzerine etkileri tartışıldı. Lokal etkileşimler yardımıyla tüm ağın istenen davranışa doğru sürülebileceğinin ispatı verildi. Dinamik sistemlerin ve bu sistemlerin birbirleriyle olan bağlantılarının çizgeler yardımıyla nasıl temsil edilebileceği üzerinde duruldu. İkinci bölümde konsensüs teorisi ayrıntılı olarak ele alındı, teori tarafından çözülmeye çalışılan temel problem olan "buluşma problemi" tanıtıldı ve temel konsensüs protokolü olan "lokal oylama protokolü"nün bu problemi nasıl çözebileceği tek integratör olarak modellenmiş sistemler aracılığı ile incelendi. Daha sonra verilen protokol yüksek mertebeden sistemler için genişletildi ve yüksek mertebeden sistemlerin konsensüs kontrolü için ilk olarak durum geri besleme temelli bir denetleyici yapısı incelendi. Daha sonra bu denetleyici yapısı tüm durum değişkenlerinin ölçülebilir olmadığı sistemler için bir gözleyici tasarımı ile genişletildi ve çok etmenli sistemler için de tek etmenli sistemlerde olduğu gibi denetleyici ile gözleyici tasarımlarının ikili (dual) problemler olduğu gösterildi. Son olarak ağ yapısının sadece denetleyici tasarımı için kullanıldığı ve ajanların gözleyicileri lokal olarak gerçekledikleri komşuluk denetleyici - lokal gözleyici yapısı incelendi. Verilen tüm algoritmalar performanslarının incelenmesi amacıyla LC devrelerinden oluşan bir senkronizasyon probleminin çözümü için kullanıldı ve sonuçlar paylaşıldı. Algoritmaların senkronizasyon problemini başarı ile çözebildiği gösterildi. Sonraki bölüm dağılmış parametreli sistemlerin bir örneği olan esnek sistemler için titreşim söndürme problemine ayrıldı. Bir esnek kiriş sistemine ait diferansiyel denklem takımı verildi. Konsol kiriş için gerekli sınır koşulları verildi ve denklemler bu sınır koşulları için çözülerek zaman ve uzama bağlı bir model elde edildi. Elde edilen model "akıllı yapı" ismi verilen, eş konumlu piezo sensor - eyleyici çiftlerinden oluşan, özel bir kiriş sistemi için uyarlanarak zaman - uzam ayrışması yöntemi ile her bir ajan için toplu parametreli sistem modellerine ulaşıldı.
Sabit kanatlı İHA için uyarlamalı daldırma ve değişmezlik yöntemiyle sabit bozucuların kestirici tasarımı

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Yıldız, Beste Sezen ; Yalçın, Yaprak ; 766401 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı

Günümüzde insansız hava araçlarının yaygınlaşmasıyla askeri ve sivil uygulamalarda pek çok kullanımları mevcuttur. Tam otomatik olarak çalışan bu otonom hava araçlarının kontrolü hakkında birçok çalışma mevcuttur. Özellikle görüş alanının kısıtlı olduğu sisli elverişsiz hava koşulları, rüzgâr gibi bozucu etkilerden kaynaklı risklerin minimize edilmesi amacıyla uçuş fazlarının otomatik olarak gerçekleştirilmesi için kontrolcü tasarımları gerçekleştirilmektedir. Uçuş birçok fazdan meydana gelmekte ve her fazda kontrol edilen parametrelerin referansları değişmektedir. Aynı zamanda dış etkilere de maruz kalan hava aracının bu etkileri minimize ederek uçuşa devam etmesi gerekmektedir. Bu nedenle bu yüksek lisans çalışması kapsamında hava aracının doğrusal olmayan dinamikleri kullanılarak daldırma ve değişmezlik yaklaşımı temeline dayanan ayrık zamanlı bozucu kestirim tasarımı önerilmektedir. Ayrık zamanlı doğrusal olmayan denklemler ile elde edilen kestirilen bozucu değerleri sabit bozucuları bastırmak amacıyla insansız hava aracının uçuş kontrolü için literatürde bulunan bir I&I tabanlı kontrolcüde kullanılmaktadır. Birinci bölümde tezin amacı açıklanmıştır. Daha sonra benzer çalışmaların olduğu literatür kısmına yer verilerek irdelenen dokümanlarda yer alan bozucuların etkisi, belirsiz parametreler gibi etkilerin kompanze edilmesi için kullanılan yöntemler, insansız hava aracı için kullanılan yöntemler, daldırma ve değişmezlik yöntemini kullanarak yapılan kontrol tasarımlarından bahsedilmiştir. Hipotez kısmı ile irdelenen dokümanlar kapsamında tasarlanan ve simülasyonu gerçekleştirilen yöntem önerilmiştir. İkinci bölümde, literatürde Euler açılarının kontrolcü tasarımı ve bu tezde bozucu kestiricilerin tasarımı için kullanılan daldırma ve değişmezlik yönteminden bahsedilmektedir. Böylece insansız hava aracı için hareket denklemlerin doğrusallaştırılmasına gerek kalmadan uyarlamalı kontrol gerçekleştirilebilmektedir. Doğrusal olmayan sistemler için daldırma ve değişmezlik kontrol yöntemi kullanılarak kararlı kılmak için kontrol edilmek istenen sistemden daha düşük dereceye sahip hedef sistem tanımlanmaktadır. Daldırma koşulu ile hedef sistem için sıfır denge noktasındaki kararlılık sorunu yeniden oluşturulmaktadır. Manifold üzerinde başlayan yörüngeler kapalı manifold adımı ile manifold içerisinde kalması sağlanmaktadır. Bu manifoldun değişmez olması ile mümkündür. Son adım olan manifold çekimi ve yörünge sınırlılığı özelliği ile manifoldun çekici ve değişmez olmasını sağlayan, kapalı döngü sistemin tüm yörüngelerini sınırlı hale getiren kontrol kuralı tasarlanmaktadır. Sonuç olarak, boyutu sistemden küçük olan hedef sistem tanımlanmakta ve sistemin dinamiklerinin hedef sistem ile çalıştığı değişmez bir manifold oluşturulmaktadır. Oluşturulan değişmez manifoldun çekici ve değişmez olmasını sağlayan kapalı döngü sistemin tüm yörüngelerini sınırlı hale getiren kontrol kuralı tasarlanması tüm bu adımların uygulanması ile sağlanmaktadır. Üçüncü bölümde, farklı merkezlere göre oluşturulan referans eksen takımlarından ve birbirlerine dönüşümlerinden bahsedilmektedir. İnsansız hava aracı için matematiksel model oluşturularak modelde kullanılacak parametreler verilmiştir. Matematiksel model kapsamında aerodinamik moment ve kuvvetlerden oluşan aerodinamik model, 6 serbestlik dereceli hareket denklemlerinin çıkarılması, atmosfer modeli, aktuatör modeli ve bozucuların modellenmesi anlatılmaktadır. Hava aracının hareket denklemleri yanal ve boylamsal denklemlerden oluşmaktadır. Dördüncü bölümde tez kapsamında insansız hava aracının doğrusal olmayan hareket denklemleri kullanılarak giriş bozucusu kesitiricisi tasarımından bahsedilmektedir. Doğrusal olmayan sistemler için daldırma ve değişmezlik kontrol yöntemi kullanılarak kararlı kılmak için tanımlanan hedef sistem ile insansız hava aracı hareket denklemlerinin davranışları sabit bozucu etkisinde iken kontrol edilmiştir. Simulasyonda doğrusal olmayan 6 serbestlik dereceli boylamsal hareket denklemleri kullanılmıştır. Tüm sistem yörüngelerini sınırlayan ve manifoldun çekim özelliğine sahip olmasını sağlayan bir kontrol kuralı tasarımına sürekli giriş bozucularını kestirerek etkilerinin sönümlenmesini sağlayan ayrık zamanlı bozdurucu kesitiricisi tasarlanmıştır. Daha sonra kontrol edilmek istenilen sistem için bilgisayar ortamında simülasyon yapılmış ve simülasyon sonuçlarının yorumlanması sağlanmıştır. Beşinci bölümde ise elde edilen sonuçlar özetlenerek çalışma ile sağlanan katkılar vurgulanmıştır.
Otonom araçlarda clothoid tabanlı lineer zamanla değişen model öngörülü kontrol

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Sezer, Mustafa Caner ; Sümer Gören, Leyla ; 735184 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı

İki nokta arasında çeşitli ürün ya da insanların taşınması eski çağlardan bu yana karşılaşılan bir problemdir. Bu problemi çözmek için insanoğlu çeşitli araçlar geliştirmiştir. Bu araçlar tekerleğin icadından at arabalarının kullanılmasına, ardından içten yanmalı motora sahip taşıtların icadından günümüzde elektrikli ve hidrojen yakıtlı araçların ortaya çıkmasına çok geniş bir yelpazede örneklenebilir. Kullanılan araçlar çağın gerekliliklerine göre yeniden tasarlanmış olsalar da, aslında çözdükleri altta yatan problem hala aynıdır, ürün ya da insanları iki nokta arasında taşımak. Bu temel problem, arkasında çok geniş bir lojistik sektörü barındırmaktadır. İnsanların her gün kullandığı taksiler ya da özellikle dünyanın küreselleşmesiyle önemi daha da artan deniz, hava ve karayolu kargo taşımacılığı çok yaygın iki örnektir. Yüzyıllardır süregelen bu lojistik problemi, günümüzde ve geçmişte insanların denetiminde ve komutasında gerçekleşmektedir. Kamyonlar, otomobiller, kargo gemileri, taksiler insanların komutasında hareket etmektedir. İnsanlar farklı rotalardaki sürüşe adapte olabilme konusunda yetenekli olsa da tekrarlı işlerde dikkat dağınıklığı sebebiyle kazalara neden olabilmektedir. Yapılan araştırmalara göre yapılan kazaların çok büyük bir kısmı sürücü hatalarından meydana gelmektedir. Kazalar maddi ve manevi hasarlara sebep olmakta, insanlar hayatını kaybedebilmektedir. Ayrıca araçların insanlar tarafından daha dikkatsiz kullanılması, aracın daha sık arıza vermesi ya da araç parçalarının daha sık değişmesine sebep olabilmektedir. Tüm bu problemler ve farklı motivasyon kaynakları nedeniyle büyük otomotiv şirketleri ve birçok teknoloji şirketi araçların sürücüsüz işletilmesi için çalışma yapmaktadır. Bu teknolojinin etki alanı ve yaratacağı ekonomi, büyük şirketler açısından oldukça iştah açıcıdır. Taşıtlar otonom şekilde ilerlerken temelde aynı problemlerle yüzleşirler. Bunlardan ilki aracın çevresini algılamasıdır. Araç ilerlerken çevresinde olup bitenlerden haberdar olması gerekir. Çevresini algılarken kullandığı radar, kamera, lidar gibi sensörler aracın nereden gitmesi gerektiği, çevresindeki nesnelerin neler olduğunu ve ona ne kadar uzakta bulunduğunu ya da çeşitli lokalizasyon yöntemleriyle sensör verilerini kullanarak aracın nerede olduğu sorularına yanıt aranır. İkinci aşamada yüzleşilen problem ise aracın bulunduğu yer ve çevresindeki objelerin bilgileri kullanılarak sonraki adımda ne yapılacağına karar verilmesidir. Bu aşama planlama aşaması olarak da adlandırılır. Aracın öncelikle içinde bulunduğu durumdan sonra hangi aksiyonu alacağına karar vermesi gerekir. Bu aksiyon şerit değiştirme, şeritte kalma, ani fren gibi çeşitli durumlar olabilir. İlgili aksiyona karar verildikten sonra mevcut durumdan karar verilen duruma bir geçiş manevrası planlanır. Bu aşamada referans hız profili, ivme profili, takip edilmesi gereken yol noktaları ile bu noktalara ait referans dönüklükler ile son olarak her noktadan ne zaman geçilmesi gerektiği bilgisinin oluşturulması yer alır. Son aşamada oluşturulan rotanın takip edilmesi ve aksiyona geçilmesi yer alır. Tüm bu ana blokların tamamlanmasıyla araçlar işlevlerini otonom şekilde yerine getirebilir. Bu tez kapsamında da otonom araçların ilgilendiği temel problemlerden olan rota planlama ve kontrol blokları incelenmiş ve çözüm önerilmeye çalışılmıştır. İlk olarak planlama aşamasından gelen bir rota olduğu varsayılmış ve bu rotanın daha konforlu bir sürüş sağladığı için Euler spiralleri ya da clothoidler kullanılarak yeniden oluşturulması hedeflenmiştir. Rota yeniden oluşturulurken planlayıcıdan gelen noktaların bir ön değerlendirmesi yapılmıştır. Bu değerlendirmeye göre aynı karakteristiği taşıyan ardışıl noktaların plana dahil edilmesi yerine aracın direksiyon açısında değişimlerin olduğu dönüm noktaları tespit edilmeye çalışılmıştır. Bunun için yolun referans eğrilik grafiğine bakılmış ve parçalı lineer olan bu fonksiyondaki dönüm noktaları tespit edilmiştir. Böylelikle planlayıcıdan gelen noktalardan yalnızca direksiyon açısının değişeceği noktalar kalmış, aradaki noktalarda direksiyon değişim açıları sabit olduğu için diğerleri kullanılmamıştır. Böylelikle rota bilgi kaybı olmadan seyrekleştirilmiş olur. Rotanın seyrekleştirilmesi, kontrolcü açısından aynı öngörü ufku ile daha uzun bir alanın kapsanmasına olanak sağlar. Sonuç olarak hem daha konforlu sürüşe uygun hem de aynı öngörü ufkuyla daha uzun alanların kapsanabileceği bir rota elde edilmiştir. Kontrolör ve planlayıcıyı test etmek için iki farklı rota seçilmiştir. Bunlardan ilki engelden kaçma ya da sollama manevrasını temsil eden bir rota olarak, ikincisi ise Ford Otosan Eskişehir fabrikasında bulunan test pistinden toplanan araç verileriyle referans rotası oluşturulmuştur. İkinci rota ilk rotaya göre çok daha uzun ve daha yüksek eğrilikler içerdiği için gerçeğe yakın bir test hedeflenmiştir. Tezin diğer aşamasında planlanan rotaya uygun şekilde çalışabilecek bir kontrolör yapısı oluşturulmak amaçlanmıştır. Bu amaca uygun olarak model öngörülü kontrolör,lineer olmayan model öngörülü kontrolör ve lineer zamanla değişen model öngörülü kontrolör yapıları ele alınmıştır. Lineer model öngörülü kontrolden farklı olarak sistemi birçok farklı noktada lineerleştirmesi ve lineer olmayan model öngörülü kontrolörün barındırdığı yerel minimuma yakınsama, gerçek zamanlı çalışmama gibi negatif yönleri içermemesi nedeniyle lineer zamanla değişen model öngörülü kontrolör yapısı seçilmiştir. Kontrolörün gelecek tahminlerini yapması için sistem modeline ihtiyacı vardır. Araç modeli için, düşük hızlarda bir seyir gerçekleşeceği için daha basit olması adına kinematik bisiklet modeli kullanılmıştır. Her ne kadar basit bir model olsa da uygun örnekleme periyodu ile düşük hızlarda aracın dinamiğini yansıtabildiği için yeterli bulunmuştur. Elde edilen kinematik araç modeli ve seyrekleştirilmiş referans rotası ile aracın referans rotasını takip etmesi için lineer zamanla değişen model öngörülü kontrolör yapısı oluşturulmuştur. Aracın takip etmesi gereken rota clothoidlerle ifade edildiği için, kontrolör de referans olarak clothoidlerin bileşenlerinden olan eğrilik değişimi ve değişimin uzunluğunu alacak şekilde tasarlanmıştır. Tasarım ortamı olarak MATLAB kullanılmıştır ve simülasyonlar da bu ortamda yapılmıştır. Simülasyonlarda iki rotada da aynı parametreler kullanılmış ve aracın sabit hızda seyrettiği kabul edilmiştir. Sonuçta belirtilen iki rotada araç simülasyonları yapılmış ve elde edilen simülasyon sonuçlarında aracın yol sınırları içinde iki rotayı da tamamlayabildiği gözlenmiştir.
A comparative study of nonlinear model predictive control and reinforcement learning for path tracking

(Graduate School, 2022) Türkmen, Gamze ; Bogosyan, Ovsanna Seta ; 812314 ; Control and Automation Engineering Programme

One of the most financially significant industries is the automotive industry because of the benefits as well as the fact that it is always evolving and changing. Discoveries in computing and sensing hardware contributed to the evolution of this industry and led to the development of autonomous driving technology. Besides that, they offer several potentials for improving transportation safety, energy and fuel efficiency, as well as traffic congestion. These benefits and increasing attention to autonomous vehicles encourage the development of advanced driving systems. In this thesis, the path tracking problem of autonomous vehicles is investigated and a comparative analysis of two path tracking methods is presented. One of the selected methods is model predictive control and the other is a reinforcement learning algorithm soft actor-critic method. The model predictive controller is applied in a wide variety of path tracking problems due to its high performance and benefits over other control methods. The benefits of MPC are the ability to handle multi-input multi-output systems, optimize multiple objectives, work with nonlinear models, incorporate future steps into the optimization problem, overcome disturbances, and deal with constraints on the inputs, outputs, and states. Basically, MPC determines optimal control inputs for a given prediction horizon by minimizing the cost function while taking the system constraints and objectives into account. The system model is used to obtain future state predictions and these future state predictions are included in the cost function that determines the desired behaviour of the system. The optimization problem is solved for the current time step and system state, resulting in the generation of optimal control input sequences. Then, only the first input of the resulting optimal sequence is given to the system. This procedure is performed for each time step. In this thesis, the problem will be handled as a nonlinear model predictive control problem since a nonlinear vehicle model is used. NMPC problems are expressed as optimal control problems (OCP) and the multiple shooting method is used to transform the OCP into a nonlinear optimization problem (NLP) which is addressed by utilizing the optimization software package IPOPT. A vehicle model is one of the main things that MPC requires, and a vehicle model may be modelled with varying degrees of complexity depending on the problem and performance needs. There are several of different way to model vehicles such as a kinematic model which consists solely of a mathematical description of vehicle motion taken into account geometrically and ignoring the forces acting on the vehicle and a dynamic model which includes the forces affecting motion. Additionally, vehicle models can be described differently with various tire models. Basically, the kinematic model shows poor performance at high speeds due to lateral forces, whereas dynamical model shows high performance at high speeds but cannot be used in stop-and-go situations due to tire models becoming singular at low speeds. Additionally, the system identification process is easier for kinematic model since the kinematic model has only two parameters. Furthermore, one of the objectives of the thesis is to show that vehicles can be controlled with the minimum knowledge of the vehicle model. Therefore, a kinematic model is employed as it requires only distances from center of mass to axles. Control methods require parameters to be tuned manually or by optimization algorithms, and these approaches are not always capable of generalizing to new conditions, but intelligent methods arise with their ability to generalize to new conditions. In addition, while the vehicle model is needed for the controller, it is not always needed for intelligent methods. Intelligent methods like deep and machine learning have been included in autonomous driving studies to automate the driving task. These methods enable researchers to specify the desired behavior, teach the system to perform the desired behavior, and generalize their behaviors. Reinforcement learning has been selected as the method of choice to achieve automating the driving task. A learner agent interacts with the environment and collects experiences. Also, the environment gives feedback with reward signals. Because the agent is motivated to maximize positive reward signals and learns what to do as a result of its own experiences without specific instructions. However, the reinforcement learning problem becomes intractable as the states of the agent increase. The solution to this was found by combining deep learning and reinforcement learning and as a result, deep reinforcement learning has emerged. Deep reinforcement learning problems can be classified according to whether they have an environmental model or the way they optimize policy or whether they use different policies in training. Among many types, the soft actor-critic learning method is chosen for this thesis because it shows outperforming performance regarding both efficiency and stability compared to many other powerful methods. The soft actor-critic is an off-policy method that combines actor-critic and maximum entropy reinforcement learning methods. In order to generate stochastic policies with more exploration abilities, the entropy element is introduced to the objective function in this algorithm. As a result, the agent achieves learning by maximizing both expected reward and entropy rather than only maximizing expected reward as in other standard reinforcement algorithms. One of the important key parts of training reinforcement learning agents is that they require a lot of data and take a long time to learn. However, experience replays, which are mechanisms that allow using past experiences, are employed and it is observed that the learning is stabilized and the amount of experience required is decreased. In this thesis, SAC with different buffers are implemented and their efficiencies are examined. During parameter updates, experiences in the buffer are sampled uniformly in the vanilla experience replay. Prioritized experience replay (PER) is one of the experience replay methods used in this thesis, and it basically samples high important experiences more frequently. Emphasizing recent experience (ERE) is another strategy that samples more aggressively from recent experiences to emphasize the importance of the recently observed experience. These methods were chosen because PER has been shown to be effective in numerous studies, and ERE outperforms PER in some applications in terms of efficiency. However, the performance of ERE in the path tracking problem has not been compared with the PER and one of the aims of this thesis is to examine their efficiency in vehicle driving task. The simulation environment is chosen as CARLA simulator, which aims to be as realistic as possible in terms of control and visual elements. Several towns are available in CARLA, and two different ones have been chosen for this thesis. Also, it is necessary to establish the reference values that will be followed by the vehicle. For this purpose, paths were created for the selected towns and waypoints were produced for the vehicle to follow. Then, the cubic spline interpolation method was used as an optimization method for the waypoints because it is desired that the reference waypoints should be smooth and continuous. As a result of these operations, reference yaw angle and x and y positions were obtained. In addition, the speed reference is given in different values as a fixed reference. NMPC and SAC are responsible for both lateral and longitudinal control to follow the given path. As a longitudinal controller, they control the acceleration in order to achieve the target speed, and as a lateral controller, they change the steering wheel to track the reference path. This means that both have two action outputs which are steering angle and acceleration command. The states in NMPC are the states of the kinematic bicycle model, and the parameters of a Tesla Model 3 vehicle provided by CARLA are used. The states in SAC are chosen similar to the NMPC states and consist of steering and acceleration commands, target speed and reference tracking errors up to 10 steps ahead to reflect horizon information. A cost function consisting of tracking errors is constructed to minimize the error between the reference and followed paths for NMPC. The best weight coefficients of cost function are found after several experiments. Furthermore, steering angle and acceleration constraints are defined to participate in the optimization problem. Then, a symbolic framework CASADI is used to formulate this NMPC and provides an interface to IPOPT solver for solving the optimization problem. On the other side, for the SAC agent to follow the path, an appropriate reward function is prepared after many trials, which the agent will maximize according to its actions. Also, terminal conditions are created where the simulation ends if the agent goes out of lane, moves too slowly, and hits something. The network to be used in the training of the SAC agent consists of an actor network that decides on the actions and a critic network that measures how well the actions are. These networks are implemented with PyTorch library and hyperparameters for networks and buffers are taken from the original papers of the methods. The SAC agent is trained in CARLA on 10 and 5 different paths over 2000 episodes and it is observed that the agent trained on 10 different paths converged faster, so the training with other buffers are done on 10 different paths. After training with buffers, SAC+PER and SAC+ERE converged faster than SAC with vanilla buffer. It shows that the advanced buffer implementations enhance sampling efficiency. These trainings are done with random target velocities of 5 and 6 m/s, then for the SAC+PER agent, which is the fastest converging agent, the training is continued for the target velocities with 5 to 8 m/s. Simulations are carried out on 5 different paths to investigate path tracking performance. The results are discussed for each method and it is shown that the vehicle can follow the reference trajectory with a small margin of error for all approaches. This demonstrates that SAC agents have the ability to generalize since they performed well on unseen tracks. Although the performances of NMPC and SAC agents are very close to each other, SAC agents outperform NMPC in target velocity tracking and NMPC has better performance in yaw angle tracking. Also, as expected, the NMPC with the kinematic model performed worse as the speed increased. Furthermore, it is also observed that SAC+ERE and SAC+PER increase sample efficiency without reducing the performance.
Gemi manevra modeli ve sapma açısının kontrolü

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022) Tüysüz, Abdullah ; Gören-Sümer, Leyla ; 734876 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Bilim Dalı

Gemi hareket kabiliyetini inceleyebilmek, hareket kontrol sistemini tasarlayabilmek ve gemiyi simülasyon ortamına taşıyabilmek amacıyla gemi dinamik hareket modelleri önerilmiştir. Önerilen modellere Abkowitz modeli, Nomoto model, Maneuvering Modelig Group modeli vb. örnek verilebilir. Abkowitz modeli bu modeller arasında yaygın kullanıma sahip bir modellerden birisidir. Abkowitz modeli gemiye etkiyen kuvvet ve momentlerin; gemi hareketine, pervane devrine ve dümen açısına bağlı çok terimli denklemler ile modellenmesine dayanır. Geminin hareketlerini sergileyecek matematiksel model oluşturmak için simülasyondan bağımsız ve simülasyon tabanlı olmak üzere iki yöntem kullanılır. Simülasyondan bağımsız yöntemler; tam ölçekli gemilerden veri toplanması, ölçeklenmiş model gemileri ile model testlerinin yapılması veya farklı gemilere ait veri bankalarından faydalanılması şeklindedir. Simülasyondan bağımsız yöntemler, her geminin kendi yapısına uygun bir test altyapısı oluşturulması gerektiğinden maliyetli ve zaman alıcı yöntemlerdir. Simülasyon tabanlı yöntemler ise sistem tabanlı ve hesaplamalı akışkan dinamiği tabanlı olmak üzere iki kısma ayrılabilir. CFD uygulamalarında doğruluğu yüksek sonuçlar elde etmek için çoğu zaman uzun hesaplama süresi gerektiren analizler yapılmaktadır. Sistem tabanlı yöntemlerden olan sistem tanıma teknikleri tekrarlı analizler gerektiren çalışmalar için CFD uygulamalarına göre daha elverişlidir. Kontrol mühendisliği alanında da sıkça kullanılan sistem tanıma teknikleri uygulama açısından model testlerine ve CFD uygulamalarına kıyasla erişim ve uygulama kolaylığına sahiptir. Gemi dinamik hareket modellerinin çıkarılması için sistem tanıma deneylerinde çokça başvurulmaktadır. Bu alanda literatürde sıkça karşılaşılan sistem tanıma yöntemlerine örnek olarak en küçük kareler regresyonu (LS), genişletilmiş Kalman filtresi (EKF), en büyük olabilirlik kestirimi (MLE) örnek olarak verilebilir. Gemi dinamik modeli kestirimi için gerçekleştirilen bir sistem tanıma deneyi akışı şu şekilde özetlenebilir: Yapılacak gemi model analizlerine uygun bir matematiksel model yapısı seçilir. Matematiksel modellere ait parametre setlerinden kestirimi yapılacak parametreler belirlenir. Sistem tanıma yöntemlerinden, model yapısına ve kestirilecek parametrelere uygun bir yöntemi seçilir. Tam ölçekli gemiden, ölçeklendirilmiş gemiden veya gerçekleştirilecek çalışmaya göre farklı bir alt sistemden kestirim çalışmalarına olanak sağlayacak ölçümler toplanır. Ölçümlerden uygun kısımlar, kestirim çalışması ve model doğrulama testleri için seçilir. Model doğrulama testleri ile sistem tanıma deneyi sonuçlandırılır. Kestirilen modelin doğruluğu hedeflenen çalışma şartlarını karşılıyor ise gemi manevra analizi, kontrol sistem tasarımı vb. çalışma aşamalarına geçilebilir. Tez kapsamında gerçekleştirilen simülasyon çalışmalarında kullanılmak üzere, hem veri toplanacak gemi modeli hem de kestirim modeli olarak Abkowitz model yapısı tercih edilmiştir. Kestirilecek gemi modeli olarak "mariner" tipi gemi modeli kullanılmıştır. Kestirim çalışmalarında EKF temelli durum artırımlı genişletilmiş kalman filtresi (SAEKF) yöntemi kullanılmıştır. EKF geliştirildiği zamandan bu yana sistem tanıma uygulamalarında sıkça kullanılan, farklı sistemler ve uygulamalar için temel alınıp özel yöntemler geliştirilen temel yöntemlerden biridir. SAEKF, EKF yöntemindeki durum vektörüne kestirilecek parametrelerin eklenmesiyle türetilmiş bir yöntemdir. Kestirim çalışmalarının ardından sistem tanıma deneylerinde doğrulama yöntemi olarak kullanılan bağımsızlık ve beyazlık testleri uygulanmıştır. Bu çalışmalar için farklı senaryolar oluşturulmuş, başarısız ve başarılı sonuçlar için incelemeler yapılmıştır. Tezde kestirim çalışmalarının devamında gemi sapma açısı kontrolü için kontrolör tasarımı gerçekleştirilmiştir. Kontrol yöntemi olarak durumlara bağlı Riccati denklemleri (State dependent Riccati equations - SDRE) yöntemi seçilmiştir. Bu yöntem doğrusal sistemlerde optimal geri besleme kontrolcüsünü hesaplamak için kullanılan sabit değerli Riccati denklemi yöntemine dayanır. SDRE yönteminde durum uzay modeli, doğrusal olmayan sistemin durumları arasındaki ilişkiye bakılarak birden fazla şekilde tasarlanabilir. Mariner gemisi manevra modeli için SDRE yöntemine uygun bir durum uzayı modeli tasarlanmış ve kontrolör tasarımı bu model üzerinden gerçekleştirilmiştir. Kontrolör performansı, sapma açısı referansı ve rota takibi testleri kurgulanarak incelenmiştir.
Improved fuzzy logic based edge detection method on clinical images

(Graduate School, 2022-01-07) Çelen, Murat Mert ; Üstoğlu, İlker ; 504191145 ; Control and Automation Engineering

Signal processing is the main field combining electrical engineering and mathematics, used to analyze digital and analog signals. Signal processing deals with the storage, compression, filtering and other processing of signals. These signals can be sound signals, image signals, and other signals. Nowadays images are essential thing for many area. Images can be used in space researches, military applications, marine workings, automotive industry, environment, agriculture and medical science. The area where the signal type is processed is that the input is an image, and the output is also an image, which is called image processing. Image Processing is one of the main research area in the disciplines of computer science and engineering. Image processing is a methods which performs operations on an image, on account of get an information from image. The progress of image processing are improved by the help of: the development of technology, the development of discrete theory, the demand for a pretty wide range of applications. It can be divided into digital and analog image processing. Image processing for analog images is used for hard copies of photos. Digital image processing uses computers to process digital images. Image processing has various kind of application such as sharpening, blurring, contrast adjustment, and edge detection etc. Edge detection is helpful for applications in the fields such as fingerprint matching, medical diagnosis, license plate detection, biomedical imaging, pattern recognition and machine vision. Edge detection technique makes the high intensity valued pixels visible. Edge detection is a compelling assignment. When edge detection must be applied to noisy images, it becomes more difficult. The idea of fuzzy logic helps to get rid of this problem with expert knowledge. The concept of fuzzy logic was first proposed in the 1960s by Professor Lütfi Aliasker Zade in Berkeley. Lütfi Aliasker Zade is committed to translating natural language into computer language, but it is not easy to translate into computer language terms 0 and 1. Zade proposed a shape of polyvalent logic within which the truth valuation of variables is also any real number between 0 and 1 whereas classical logic theory is utilizing with values false or true. Fuzzy logic can be summarized as predicated on the observation that individuals make decisions supported vague and non-numerical information. Fuzzy models are numerical implies of speaking to dubiousness and uncertain data. These models have the inclination of deciphering and controlling information and information that are non-certain. Additionally, it's conceivable to characterize linguistic variables like brief, exceptionally brief, long, or exceptionally long with fuzzy logic. Lütfi Zade's proposed theory fuzzy logic has been applied to various fields such as robotics, artificial intelligence, modeling and controlling system which is nonlinear or digital image processing. These fields used type-1 fuzzy logic until Prof. Lütfi A. Zade presented type-2 fuzzy logic in 1975. Fuzzy logic's type-2 theory was improved for uncertainties and non-linearity due on type-1 fuzzy rules, it shows fuzzy logic frameworks on type-2 are more fruitful than fuzzy logic frameworks on type-1 to unravel vulnerabilities. Be that as it may, working with fuzzy logic frameworks on type-2 are distant more advanced than working with fuzzy logic frameworks on type-1. In this thesis we will talk about a type-1 edge detection with fuzzy logic implementation for medical brain images, with the assistance of digital image, and digital image processing. This thesis gives you the performance comparison of widely used edge detection methods and improved edge detection with fuzzy logic method with interpreting digital images with the help of image enhancement and restoration and performing operations on images such as blurring, contrast adjustment. Different sources of digital images will be tested and results for each source will be provided.
Controller design methodologies for fractional order system models

(Graduate School, 2022-01-25) Yumuk, Erhan ; Güzelkaya, Müjde ; 504152101 ; Control and Automation Engineering

Fractional order calculation deals with cases where the derivative and integral order is non-integer. Although the notion of fractional order was introduced at the end of the 17th century, this concept in engineering was employed after the first quarter of the 19th century. Its first application to control engineering areas was made after the second quarter of the 20th century. Since fractional calculus is a generalized version of integer order calculus, it provides great flexibility in system modeling and controller design. In other words, fractional calculus offers three different combinations in terms of the controller and system types: Fractional order control for integer order system, Fractional order control for fractional order system, and Integer order control for fractional order system. In this respect, fractional calculus is an excellent tool to describe a control system compared to integer order calculus. Besides the flexibility, the notion brings more complexity to system modeling and controller tuning. Therefore, many studies over the last half-century have been trying to overcome these difficulties. Numerous real-time systems have nonlinear characteristics and high-order system dynamics. In literature, simple integer-order models, i.e. the first and second order with or without time delay, are used to represent system dynamics.
Robotic fish for monitoring water pollution

(Graduate School, 2022-02-01) Ansari, Mohammed Javed ; Doğan, Mustafa ; 504161131 ; Control and Automation Engineering

The vast majority of the earth's surface is covered by water. Some parts of the ocean are so deep that even Mount Everest would be lost into them as if it never existed. Water bodies, irrespective of fresh or salty, big or small, all of them host some of the most unique ecosystems. Mankind is known to have set its sails into the oceans for time immemorial now. But it has only been possible in recent years that they have dived inside by the means of HOVs, ROVs, and AUVs. And still, most of it remains unexplored. Every living thing from a unicellular amoeba to Antarctic blue whales including every single plant needs water to survive. Otherwise, the earth would be as barren as any other planet known so far. The key to fact that life exists on the earth is water. But unfortunately, the amount of garbage of all kinds being dumped into the sources of water pollutes them and in a long run adversely affects and endangers the living things on planet earth. As our very existence depends on water, it's indispensable to monitor and take essential steps to preserve the water quality accordingly. Not only does water avail a sustainable condition for the terrestrial inhabitants, but also is a habitat to a huge number of species within. One of the most well-known species among these aquatic animals is fish. In this work, a brief study of types of fishes along with their structural definition is carried out to determine how they propel and swim in the water with their fin and then eventually use the discoveries to biomimetically design and implement a robotic fish capable of exploring water and taking certain readings with inbuilt sensors. The thus obtained readings can be used to monitor water. The robotic fish here tries moving in the water replicating the motion behaviors of a fish. This study consists of 5 different parts. Chapter 1 provides a brief introduction of the whole idea and the classification of fish according to their swimming behavior. Fishes swim in the water using their fins. They use their fins to produce a propulsive force that pushes them forward. Depending upon which part of the fish and how it pulsates fishes can be categorized into different classes. These classifications help study fishes better. A detailed categorization on the basis of various grounds is further discussed in this chapter. A common approach to classify fishes is based on the modes of propulsion that a fish applies while swimming i.e. whether undulatory or oscillatory methods of generating propulsive forces. These two categories of fish swimming modes are BCF (body and/or caudal fin) locomotion, and MPF (median and/or paired fin) locomotion. A thing common in these modes of propulsion is that the caudal fins play the most important role in producing the propulsive force generation. In this study, a "Carangiform & Fusiform" model has been adapted for replication. The first chapter also gives a brief description of "Biomimetics" along with some of its popular applications in various fields. Later in this chapter, the overall implementation of this work has been mentioned. Chapter 2 discusses works of a similar kind. It also comprises the methods used in other similar works. The caudal fin drive mechanism can be of single, multiple, or compliant type. It is already known that the caudal fin plays the most important role in swimming and maneuvering. And the stiffness of the joint that connects the caudal fin to the body of the fish is equally important for efficient swimming. Unlike other similar works, Turfi uses a single joint method with a soft caudal fin. The outer cover of Turfi was designed using SolidWorks. The 3D model was later printed using a 3D printer. The outer body of Turfi was divided into 2 halves while designing. The first half enclosed all the electronics (including the SD card module, battery, sensors, processor, and driver circuits) and the motors. The pectoral fins are controlled using micro servo motors that help Turfi in maneuvering and the caudal fin is driven using a dc motor attached to a reduction mechanism. The other half of Turfi is the caudal tail and its mechanism that creates the oscillatory motion in the caudal fin by the means of the dc motor. The caudal fin drive mechanism converts the rotary motion of the dc motor to oscillatory motion. The front enclosure part was 3D printed using Polylactic Acid (PLA) because of its stiffness. The posterior i.e., the caudal fin was made using Thermoplastic Polyurethane (TPU). TPU is best known for flexibility. Making the caudal fin with TPU gives the caudal fin a soft and flexible structure thus making the propulsion wavy and smooth. The ESP32 used as the processor is also embedded with a WiFi module. ESP32 is programmed to create an Async WiFi server. The asynchronous server allows Turfi to take the readings and store them on an SD card even when offline. And when connected can deliver all the data collected at once. This helps Turfi to navigate and collect data irrespective of its connection to the base station. Turfi while navigating underwater takes the sensor readings and stores them into an SD card. After the completion of navigation, Turfi resurfaces and connects with the base station using WiFi and sends all the readings made during the navigation. Turfi later. These readings can be accessed using an IP provided by ESP32. These details are discussed in Chapter 3. As this study progressed further it was seen that Turfi can be programmed in various ways to accomplish different tasks. In the 4th Chapter, the results of two different tests are included. In the first test, Turfi was programmed to take readings at a certain depth (i.e., 20cm). A PID controller using PID Library by Brett Beauregard was used to track the depth based on the readings from the depth sensor. The second test was similar to the first one except that Turfi was instructed to take left and right turns. 5th Chapter concludes this work by describing the complexity of multi-fin locomotion underwater. It also briefly explains how Turfi can be developed in order to accomplish further. Upgrades such as a camera to record underwater, sensors to measure pH, oxygen level, salinity, etc. can be attached to Turfi. These sensors can help Turfi monitor underwater in a more detailed way. An exit mechanism is also proposed in this section. The exit mechanism would help Turfi resurface in case the battery is below a certain level or once the navigation is complete. Once atop, the whereabouts of Turfi can be known using GPS. There have been works of similar nature done priorly. But most of them tend to focus on a descriptive analysis of the swimming behavior of a fish and then replicating it. In this work, the scope has been slightly widened by adding the sensors to make required readings. One major hindrance similar to the ones of previous works i.e., limitation to wirelessly communicate well is experienced while working on this project as well. Thus, a different approach is applied in this study. In this approach, Turfi is instructed to follow a certain navigation route. While navigating underwater, Turfi also stores the sensor readings on an SD card. These data can be retrieved wirelessly from Turfi over WiFi. Thus, obtained data can be used for further processing.
Zaman gecikmeli sistemler için kural kaydırma tabanlı bulanık mantık kontrolör tasarımı

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-02-01) Ateşova, Müge ; Güzelkaya, Müjde ; 504171136 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği ; Control and Automation Engineering

Zaman gecikmeli sistemlerin kontrolü pratikte en çok karşılaşılan kontrol problemlerinden biridir. Literatürde bu kontrol problemi üzerine pek çok çalışma ve uygulama bulunmaktadır. Zaman gecikmeli sistemlerde karşılaşılan sorunların temeli sistemden gözlenen bilginin geçmişe ait olmasına dayanmaktadır. Bu durumun kontrolör tarafından algılanması mümkün olmadığı için başarısız sonuçlara neden olabilmektedir. Probleme temel bir bakış açısıyla yaklaşmak gerekirse, kontrol sistemine giren bilginin geçmiş zamana ait olması durumunda bunun algılanıp duruma göre bir ayarlama yapılmasının soruna çözüm olması beklenir. Bulanık mantık kontrol yapıları üzerine yapılan çalışmalardan bazıları kontrolörün katsayılarını değiştirmeden kural tabanının kaydırılması ile zaman gecikmesinin sistem yanıtı üzerindeki olumsuz etkilerinin azaltılabileceğini göstermiştir. Sistem modelleri elde edilirken sahip olabilecekleri zaman gecikmesinin dikkate alınmış olması gerekir. Ancak zaman gecikmesinin gerçekte modelde bulunan değerinden farklı olduğu durumlar ile karşılaşılabilir. Bu durumda kontrol sisteminden beklenilen başarım elde edilemez. Bu çalışmada, ölü zamanın modelde bulunan değerinden daha az veya daha fazla olduğu durumlar için modele göre belirlenmiş bulanık mantık PID kontrolörünün kural tablosu değiştirilmiştir. Bu işlem sırasında bulanık kontrolör kural tablosu satırları uygun miktar ve yönlerde kaydırılmıştır. Kural tablosunun düzenlenmesinin etkisini görebilmek adına çalışmalar boyunca her bir sistem modeli için bulanık mantık kontrol katsayıları genetik arama algoritması yardımıyla belirlenmiştir. Genetik arama algoritması için arama kriteri zaman ağırlıklı hata karelerinin toplamı (ITSE) olarak seçilmiştir. ITSE kriteri aynı zamanda sistemin farklı kural tabanları ile başarımını incelemek için de kullanılmıştır. Ayrıca, sistemdeki zaman gecikmesinin değişmesi durumuna kontrol yönteminin bu değişime bağlı olarak uygun kural tabanını kullanabilmesi için öz-ayarlamalı kural tabanı yöntemi önerilmiştir. Bu amaçla sistem modelinde var olan zaman gecikmesinin çeşitli değişimleri için uygun olan kural tabanları belirlenmiştir. Bu kural tabanları arasında, belirlenen zaman gecilmesine bağlı olarak geçiş yapabilen bir kontrol yapısı kurulmuştur. Öz ayarlamalı kontrol yapısı, kural tabanı kaydırılmamış bulanık mantık kontrol yöntemi ve zaman gecikmesi bilinen sistemler için belirlenmiş olan kural tabanı kaydırılmış bulanık mantık kontrol yöntemi ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen ITSE değerleri tablolar halinde verilirken, sistem yanıtları grafik halinde gösterilmiştir. Tahmin edilebileceği gibi zaman gecikmesi bilinen sistemler için uygun kural tabanı kaydırması ile elde edilen kontrol sistemlerinin benzetim sonuçları öz-ayarlamalı kontrol yönteminin uygulandığı zaman gecikmesi bilinmeyen sistemlerin benzetim sonuçlarından belirlenen başarım kriterine göre daha başarılı olmuştur. Fakat, çizelge ve grafikler göstermektedir ki öz-ayarlamalı kontrol yöntemi ile kural tabanı kaydırılmamış bulanık mantık kontrol yöntemini kıyaslandığında öz-ayarlamalı kural tabanı yapısı daha başarılı olmuştur.
Bulanık PID kontrolörlerinin çıkış üyelik fonksiyonlarını çevrimiçi ayarlanma yöntemi

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-10) Delibaş, Mehmet ; Güzelkaya, Müjde ; 504191119 ; Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği

Lotfi Zadeh 1965 yılında bulanık küme mantığını geliştirmiştir. Bulanık küme teorisi klasik mantığa belirsizlik katmaktadır. Böylece hayatta karşımıza çıkan birçok belirsizlik içeren problemin çözümünü de kolaylaştırmaktadır. Bulanık küme mantığı kontrol alanına ilk olarak 1975 yılında uygulanmıştır. Daha sonraki yıllarda araştırmacılar tarafından oldukça önemli bir çalışma alanı haline gelmiş ve endüstride bulanık kontrolörlerin kullanımı arttırmıştır. Geleneksel PID kontrolör tekniklerinin doğrusal sistemlere karşı başarılı bir şekilde uygulanmasına rağmen karmaşık ve belirsiz sistemler üzerindeki etkisinin yetersizliğinden dolayı bulanık kontrolörler oldukça cazip bir hale gelmiştir. Literatürde geleneksel bulanık PID kontrolörlerin başarımını geliştirmek amacıyla çeşitli yöntemler önerilmiştir. Bu yöntemler kontrolör parametrelerini çevrimiçi ayarlamaya dayalı yöntemlerdir. Ayar parametreleri olarak giriş ve çıkış ölçekleme katsayıları, bulanık kurallar, üyelik fonksiyonlarının parametreleri ve bulanık kural ağırlıkları kullanılmaktadır. Bu tez çalışmasında, ilk olarak, Karasakal ve diğ. (2011) tarafından önerilen hata tabanlı çevrimiçi bulanık kural ağırlıklandırma yöntemi ele alınmıştır. Bu yöntemde, hatanın pozitif büyük ve hatanın değişiminin negatif olduğu bölgede kullanılan sabit bir katsayı serbest parametre olarak seçilmiş ve çeşitli değerler verilerek analizi yapılmıştır. Daha sonra Xu ve Shin (2005) tarafından önerilen bulanık kontrolörün çıkış üyelik fonksiyonlarının merkezini ayarlayan yöntem ele alınmıştır. Bu yöntemde, çıkış üyelik fonksiyonlarının merkezini ayarlamak amacıyla bulanık yapıda bir ayar mekanizması bulunmaktadır. Bu ayar mekanizmasının kendi giriş ve çıkış üyelik fonksiyonları ve kural tablosu bulunmaktadır. Çalışmamızda ikinci olarak bu çıkış ayarlama mekanizması kural tablosunda bulunan bazı parametreler serbest parametre olarak değerlendirilmiş ve bu parametrelerin analizi yapılmıştır. Son olarak hata tabanlı çevrimiçi bulanık kural ağırlıklandırma yöntemi ile bulanık kontrolörün çıkış üyelik fonksiyonlarının merkezini ayarlayan yöntem birleştirilmiştir. Birleştirilmiş yöntemin etkinliği geleneksel bulanık PID kontrolör yöntemi, hata tabanlı çevrimiçi bulanık kural ağırlıklandırma yöntemi ve bulanık kontrolörün çıkış üyelik fonksiyonlarının merkezini ayarlayan yöntem ile karşılaştırılmıştır. Yapılan analizler MATLAB/SIMULINK ortamında doğrusal ve doğrusal olmayan sistemler üzerinde yapılmış ve irdelenmiştir.
Duruma bağlı Riccati denklemi (SDRE) temelli kontrol yöntemi ve SDRE'nin yaklaşık çözümü

(Lisansüstü Eğitim Enstitüsü, 2022-06-13) Demirci, Hafsa Ceren ; Gören Sümer, Leyla ; 504181116 ; Control and Automation Engineering

Doğrusal olmayan sistemlerin kontrolünde karşılaşılan asıl zorluk, optimal ve uygulanabilir bir kontrol kuralının elde edilmesidir. Bir sistemin kontrolü için belirlenen amaç ölçütünü minimum yapan optimal kontrol kuralı, Hamilton Jacobi Bellman (HJB) yöntemiyle elde edilir. Ancak, doğrusal olmayan veya yüksek boyutlu sistemler için kısmi diferansiyel denklemler içeren HJB ifadesini çözmek zordur ve kesin çözümü bulmak mümkün olmayabilir. Bu sebeple, HJB denklemlerini çözmekten kaçınmak için pek çok çalışma yayınlanmıştır. Karesel amaç ölçütüne sahip doğrusal ve zamanla değişmeyen sistemler için HJB denklemi, cebirsel Riccati denklemine dönüşür ve kontrol problemi "Doğrusal Karesel Regülatör (Linear Quadratic Regulator, LQR)" olarak adlandırılır. Doğrusal olmayan kontrol yöntemlerinin aksine, LQR teorisi oldukça pratiktir ve karesel amaç ölçütüne sahip doğrusal sistemler için son derece basit bir geri beslemeli optimal kontrol kuralı sunar. Ancak çok sayıda sistem doğrusal değildir. Sistemlerin çalışma aralıklarına bağlı olarak doğrusallaştırma yapılabilir. Ancak doğrusal olmayan özellikler; sistemin yapısal özelliğidir ve doğrusallaştırma sonucu, önemli ve faydalı olabilecek bu özellikler kaybolur. Bahsedilen bu bilgiler ışığında, düşük boyutlu doğrusal olmayan sistemler veya karesel amaç ölçütlü doğrusal sistemler için optimal kontrol kuralının elde edilebildiği söylenebilir. Bu noktada "Duruma Bağlı Riccati Denklemi (State Dependent Riccati Equation, SDRE)"; LQR teorisini temel alan, sistemin doğrusal olmayan özelliklerini göz önünde bulunduran, sistematik tasarım adımlarına sahip, esnek bir kontrol yöntemi olarak karşımıza çıkar. SDRE yöntemi; kontrolör tasarımında, sistemin doğrusal olmayan özelliklerinin korunmasına imkan tanır. Ayrıca, sistem dinamiği üzerinde karşılanması kolay olan koşullara sahiptir ve bu sayede çok çeşitli doğrusal olmayan sistemlere uygulanabilir. SDRE kontrol yöntemi; doğrusal olmayan dinamikleri, bir durum vektörü ve duruma bağlı katsayılı matris değerli fonksiyonlarla çarpanlara ayırır. Bu çarpanlara ayrılmış gösterim, tek bir biçimde değildir ve kapalı çevrimli sistemin performansını arttıracak bir gösterim seçilebilir. SDRE yönteminde, kontrol sinyalini hesaplamak için her adımda cebirsel Riccati denklemi çözülür. HJB'nin çözümü ile elde edilecek optimal kontrol kuralı yerine, SDRE yaklaşık optimal bir kontrol kuralı sunar. Bu nedenle, istenen amaç ölçütü yaklaşık olarak minimum yapılır ve performanstan feragat edilmiş olur. Ancak SDRE yöntemiyle; gerçek zamanlı uygulamaya izin veren, uygulanması kolay ve yaklaşık optimal bir kontrol kuralı elde edilir. SDRE kontrol kuralı, sistemi noktasal kararlı yapan bir kontrol kuralıdır. Her adımda cebirsel Riccati denklemi çözülerek inşa edildiği için, kontrol kuralının açık ifadesi bilinmez. Oysa, kontrol kuralının ifadesi, kararlılık analizinde vazgeçilmezdir. Bu noktada, her adımda Riccati denkleminin çözülmesinden kaçınmak ve SDRE kontrol kuralının analitik bir ifadesini elde edebilmek için bir yöntem önerilmiştir. Buna göre, kontrol işaretinin inşasında kullanılan SDRE'nin çözümünü yaklaşık şekilde ifade edebilecek, birbirine benzer iki algoritma sunulmuştur. Bu sayede çözüm, sistemin durumlarına bağlı olarak analitik şekilde ifade edilebilmiş ve SDRE yöntemindeki hesaplama yükü hafifletilmiştir. Bu yaklaşık çözüme göre hesaplanan kontrol kuralının sınanması için literatürde çokça kullanılan araba-sarkaç sistemi ve manyetik kaldırma sistemi kullanılmıştır. SDRE'nin yaklaşık çözümüne bağlı sonuçlar ile standart çevrimiçi SDRE sonuçları karşılaştırılmıştır. Sonuçta, yaklaşık çözüm ile hesaplanan kontrol kuralı ile standart SDRE'ye oldukça yakın bir performans elde edilmiştir.
2-step indoor localization for "smart AGVs"

(Graduate School, 2022-06-17) Yılmaz, Abdurrahman ; Temeltaş, Hakan ; 504142101 ; Control and Automation Engineering

With the fourth industrial revolution, in other words, Industry 4.0 (I4.0), the transition from traditional mass production to personalized production started in factories. One of the components of the next-generation factories compatible with I4.0 is cyber-physical systems (CPSs). Smart manufacturing islands, smart warehouses, and smart material-handling vehicles are examples of CPSs. The material handling vehicles employed in today's factories, such as automated guided vehicles (AGVs), are not ready for use in smart factories, as the digital transformation has not been completed and the vehicles are not equipped with software to perform fully autonomous operations. In smart factories, it is aimed that the new generation AGVs will do all the planning themselves while performing a given task. Thus smart AGVs will be able to use the whole free space in the factory instead of being restricted to the routes reserved for them. With this development, it will be possible to increase flexibility and efficiency in production. There may be no physical difference between the traditional and smart AGVs, but thanks to the capabilities of the embedded software, smart AGVs will be able to operate autonomously. One challenging problem to be overcome for smart AGVs to effectively realize an assigned logistic task is localization. Although localization is an extensively studied topic for both indoor and outdoor environments, there are still open problems. Considering the logistics problem, the localization problem can be divided into three in the general sense. The first is global localization, which means determining where the smart AGV is in the environment at the time the vehicle wakes up. The second problem is position tracking, which means updating the pose information depending on the movements of the robot, while the instantaneous pose of the robot is known. The third and last problem is the kidnapped robot problem, which occurs when the robot is moved from one place to another without informing. Cases that reduce the reliability of the calculated pose, such as instantaneous skidding, slipping, and crashing an object, can also be addressed under this problem. The localization approach to be utilized in smart factories is supposed to overcome these three sub-problems. There are two main tasks in a logistic operation. The first is the docking stage, which covers the cases of taking a load to the smart AGV or dropping the load of the smart AGV. At this stage, the aim is to reach the target (destination) where the load will be taken or left with industrial standards. With I4.0, reaching the target with sub-centimeter precision has become a goal. Therefore, estimating the pose with high accuracy and precision is expected from the docking localization algorithm. The second is the delivery stage, which covers carrying the load to the destination in the fastest and safest way in the parts outside the docking region. It is not essential to follow the planned route exactly in this stage, so rather than the high accuracy of the localization approach, showing similar positioning performance in the entire operating field is more important. Within the scope of this thesis, different localization algorithms have been proposed for the delivery and docking stages. In addition, a probabilistic decision mechanism that determines the boundary between the delivery and docking stages is designed. A variant of the particle filter-based Monte Carlo Localization (MCL) approach, Self-Adaptive MCL (SA-MCL), is taken as the basis localization method for the delivery stage. The main reason for choosing SA-MCL is that it can solve all aforementioned sub-problems of localization. While performing the traditional SA-MCL global localization task, it uses energy maps and assumes that all range sensors are uniformly placed on the robot in energy map generation. However, this assumption is not valid for many real applications, such as AGVs with two-dimensional (2D) laser scanners front and rear. Moreover, three-dimensional (3D) sensing technology is developing day by day with the widespread use of autonomous vehicle technology. With the ellipse-based energy model proposed in this thesis, the energy map-generating part of the traditional SA-MCL has been updated to overcome both of these constraints. The pose estimation accuracy of the SA-MCL approach performs more or less the same across the entire environment, making it suitable for the delivery stage. However, since the pose estimation accuracy level is proportional to the grid dimensions of the occupancy map, it may not be possible to reach the expected sub-centimeter precision within the docking region in large areas such as factories. Therefore, it was decided to use a scan matching-based precise localization algorithm in the docking region, and for this purpose, the affine iterative closest point (ICP) algorithm was adapted to the localization problem. To make the developed method robust against factors such as noises, disturbances, and/or outliers, the correntropy criterion was utilized while constructing the cost function of affine ICP. As a result, an updated SA-MCL method with an ellipse-based energy model is proposed for the solution of global localization, position tracking, and kidnapped robot problems in the delivery stage. On the other hand, an affine ICP-based precise localization approach is presented for position tracking in the docking stage. However, the boundary between the delivery stage and the docking stage may not be clear. For example, limiting the docking stage to a zone very close to the target may require extra maneuvers to tolerate positioning errors during the delivery stage due to the physical constraints of smart AGVs. If a larger area is specified as a docking stage, it may not meet the expectations since the performance of the precise localization approach may decrease further away from the target. For this reason, there is a need for a switching mechanism that can be adapted specifically to the application and decides whether to switch from the delivery stage to the docking stage. Since the pose estimation performance of the SA-MCL-based localization approach is roughly similar on the entire map, the deciding factor in the transition to the docking stage is the performance of the precise localization method used in the docking stage. In the literature, it is emphasized that the amount of overlap between matched point sets is supposed to be above 50% for the scan-matching-based methods to yield successful results. Within the scope of the thesis, a correntropy-based similarity rate definition, which gives better results than the overlap ratio calculation methods in the literature, is presented and utilized as the decision parameter of the switching approach. To avoid instabilities, a gap is left according to Hysteresis curve behavior while switching from the delivery stage to the docking stage or vice versa. Within the scope of the thesis, the two-stage localization method developed for the next-generation AGVs to be used in smart factories has been experimentally tested on a differential drive mobile robot. First, the ellipse-based energy model addition to the SA-MCL method has been verified by field tests, and its superiority in global localization has been demonstrated. Then, the affine ICP-based localization method used in the docking stage has been tested over nine separate real-world scenarios and it has been shown that it is possible to compute pose with sub-centimeter precision and reach the target at industrial standards. In addition, an affine ICP method, which is not available in the literature, was proposed, and the point set matching performance was demonstrated over synthetic point sets. After validating its performance in point set registration, it was also used for precise localization. Finally, the whole system was tested together. The delivery was carried out with improved SA-MCL, and the switching point from delivery to the docking stage was determined by the decision mechanism. As seen through three different scenarios, it is possible to complete the localization tasks in the delivery and docking stages in the smart factories by using the proposed methods.

Gözat

Çıkarma tarihi ile LEE- Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Lisansüstü Programı'a göz atma

Sayfa başına sonuç

Sıralama Seçenekleri